计算机论文哪里有？本文围绕中文网络语言暴力检测展开研究，并致力于在数据资源建设与模型设计两方面进行系统化探索。
1 绪论
1.2 国内外研究现状
“网络暴力”一词可以追溯到1999年，Peter Coffee[1]在《网络暴力来自何方》一文中提到了网络暴力，Zalaquett和Chatters[2]将“网络语言暴力”定义为：“网络语言暴力即个人或群体反复通过电子或数字媒介传播具有敌意信息的行为，目的是伤害他人或使他人不适，是通过在线环境的一种语言暴力行为。随着网络上暴力事件的不断增多，对于网络暴力的研究也随之深化。网络暴力是当今社会中一种具有极其恶劣影响的新型暴力形式，区别于日常生活中的以身体伤害为主的暴力，网络暴力造成的更多是精神层面的伤害，其通常以文字、图片等载体出现，损害受害人的声誉、精神，侵犯受害人权力，同时也会引发违法行为。网络暴力是现实世界中暴力的延伸。网络暴力的产生涉及许多方面。苏艳春[3]等的研究表明大学生网络语言暴力的表现形式包括粗暴谩骂、散播谣言、网络恶搞、滥用人肉搜索等方式，对当事人的现实生活产生直接影响的行为。郝香[4]分析了网络暴力语言产生的原因，指出了网络暴力语言的特点，呼吁尽快妥善解决网络暴力语言的问题。李宪玲[5]从社会、个体、传播等多个层面分析了网络暴力语言形成的原因，并从法律、舆论、监管等多个方向提出了应对网络暴力语言的方法；廖德明[6]对脏话的语义指向进行剖析，为网络暴力语言的分析提供了依据。由于网络暴力难以像现实暴力那样可以被快速制止，对受害人造成的身心伤害也更深。同时网络暴力的不断加剧也逐渐开始影响网民的道德价值观，正确的社会价值观是构建美好和谐融洽生活的重要一环，网络暴力会引发社会不良反应，阻碍和谐社会的发展。
3 中文网络语言暴力数据集的建立及处理
3.1 数据来源
针对中文网络语言暴力检测的研究，构建高质量、覆盖广泛的数据集是实现模型精确识别和分析的前提。由于当前相关研究中大多数数据集主要依赖于英语语料，而中文网络环境下暴力言论的表达形式和语境具有显著的文化和结构差异，因此，本文致力于建立一个具有代表性的中文网络语言暴力数据集。
本数据集主要来源于国内三大社交平台：微博、百度贴吧和抖音。这些平台在用户群体、内容风格和互动机制上各具特色，能够较全面地反映中文网络环境下的语言暴力现象。其中，微博作为中国最具影响力的社交媒体平台之一，微博上的评论和话题讨论常反映出公众对时事、娱乐及社会热点问题的多样化态度，其中包含大量具有攻击性或极端情绪的表达。百度贴吧作为一个以论坛形式存在的社区平台，百度贴吧聚集了大量兴趣群体，其讨论内容往往深入且具有地域、文化色彩，为暴力言论的表达提供了丰富的语料来源。抖音作为新兴的短视频平台，其评论区中频繁出现针对视频内容的即时反应，其中不乏针对热点事件和网络现象的激烈争论和侮辱性言论，具有较强的即时性和多样性。
为了确保数据的全面性和代表性，设计并实现了定制化的爬虫程序，从上述三个平台采集数据。爬虫程序依据各平台的页面结构和数据接口，采用定制化策略进行内容抓取，并结合网络语言暴力的热点事件和时间段筛选，初步构建出包含大量原始评论、帖子及视频评论等文本数据的语料库。后续章节将详细阐述数据爬取、标注与统计分析的具体方法和实现过程。
5 基于大语言模型的方言网络语言暴力检测模型设计
5.1 模型整体架构
与第四章的方法相比，本章不再仅依赖字符级或拼音字形特征，而是额外引入一个LLM解释生成模块。具体来说，模型先使用提示信息（Prompt）引导大语言模型对评论中的方言词汇及潜在攻击意义进行解析，返回一段简要说明。随后将该解释文本与原评论一起交由BERT编码，在自注意力层面充分结合二者信息。图5-1中展示了本文提出的模型图，大体可分为如下两个核心模块：
（1）LLM解释生成模块
该模块的输入为原始文本信息即第3章中处理过的实验数据，以及预先设计好的Prompt指令语句；输出则是一段与暴力要素相关的可读文本，包括关键词列表、推断出的暴力类型，以及简要的理据说明。在Prompt设计部分，通过在Prompt中设定“请判断本句中是否含有攻击性的方言词汇和词汇所属的网络暴力类别，并简要解释方言词汇”的任务描述，引导LLM进行针对性分析。在LLM输出中，将LLM的输出格式固定为“方言词汇：…；类型：…；并给出简要解释：…”，通过LLM解释生成模块，不仅为后续分类步骤提供精炼的攻击线索，也使模型更容易聚焦在方言词汇所蕴含的暴力成分上。
（2）BERT分类模块
有了LLM的解释文本后，模型需要将其与原文本联合编码，才能产生最终的网络暴力分类输出。为此，本文基于BERT预训练语言模型，利用其强大的双向上下文建模能力来对“[原文本]+[SEP]+[LLM输出解释]”这一复合输入进行表征。在BERT分类模块中，将原始文本与LLM解析文本在字符级别进行拼接，中间插入一个特殊分隔符（如“[SEP]”），并对其中某些冗长或噪声信息进行截断处理；
5.2 面向方言网络暴力的Prompt设计
5.2.1 Prompt设计策略
在中文网络语言暴力场景中，方言和地域俚语往往以较为隐蔽的方式出现在文本中，具有显著的地域文化属性与负面攻击性。为了更准确地识别这些潜在的方言暴力元素，本文利用大语言模型提出了相应的Prompt设计策略，通过在提示中明确“是否含有攻击性的方言词汇”，并简要说明这些词汇所承载的歧视或贬损含义，让模型生成可读的辅助文本。具体实践中，首先基于先前构建的网络暴力数据集与常见攻击情境，提炼出核心问题及提示语句，并在Prompt中要求LLM对输入评论进行方言攻击分析，找出相关词汇并简要说明其负面含义。例如，可以设计如下Prompt模版：“请分析下列文本中是否含有方言用语及其所属暴力类别，并简要说明为什么这些方言词汇带有攻击意味：{句子}。”在此指令下，LLM会侧重检查文本里的方言特征，识别带有侮辱或歧视倾向的关键词，输出“方言词—简要解释”。
同时，为保证输出的一致性与可读性，需要在Prompt中约定好相对固定的结构，如“方言词：__；暴力类型：___；简要说明：__”。这样可以减少LLM的随意生成，避免过多冗余或与正题无关的内容，并为后续“文本与解释拼接”流程提供稳定的输入格式。若碰到在Prompt层面易导致的“过度生成”或“重复答案”等问题，可通过适度缩短答复长度、限定关键词数量来控制输出规模。
6 总结与展望
6.2 展望
本文聚焦于中文网络暴力检测这一亟待解决的现实问题，采用深度学习和大语言模型等方法，构建了一个涵盖多平台数据的数据库，并设计了融合全局语义与局部拼音、字形特征的检测模型，同时引入大语言模型生成解释文本以提升对方言网络语言暴力的识别效果。在实验中，所提方法在捕捉隐蔽表达和多样化攻击形式方面表现优异，为后续网络暴力治理提供了有力的技术支持。当前工作证明了基于BERT深层语义表示与局部特征互补机制的有效性，大语言模型进一步为模型方言这类隐蔽网络语言暴力判定过程赋予了直观依据，从而增强了系统在实际场景中的可审查性与应用价值。
存在的问题在于，模型对新兴隐蔽表达形式的适应性以及多模态信息的整合仍有待加强，部分算法在计算资源利用上未能充分优化，导致推理效率有待提高。未来研究应在扩大数据来源和完善标注标准的基础上，探索更高效的特征交互与动态注意力机制，进一步提高模型在复杂场景下的鲁棒性。同时，可通过压缩模型和改进算法，实现检测系统的实时性要求。考虑到网络暴力的多样性与演变性，后续工作还将尝试将该方法拓展应用于舆情监测、情感分析等相关领域，构建一套既高效又具可解释性的跨任务综合检测体系，为网络内容治理和社会安全提供更为全面的技术保障。
参考文献（略）
