如何科学地消灭敏感内容

中国网民第一次发现敏感词的存在，是在 2000 年的 qq 聊天室。
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用于结交陌生朋友的聊天室功能，让敏感内容第一次有了大规模传播的可能，因此，禁词表出现了。
禁词表的规则相当粗暴——只要文本内容包含禁用词，则无法发送，或发送后仅自己可见。直到今天，微信也仍然沿用这一规则。
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好在微信环境相对封闭，审查级别并不高。多伦多大学一份 2016 年 11 月发布的报告中，只发现 178 个禁词，且仅针对用中国大陆手机号码。
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而在 web 2.0 时代，随着博客、论坛、社交网络开始成为主流产品，任何信息都有可能一夜间传遍全网。传统禁词方案的缺陷开始暴露出来。
首先，词库只能做到精准匹配，无法处理对原词的演绎。
假设金正恩为敏感词，那么可以演绎出三胖、鑫，以及英文、拼音、字符版本的几十个替代词，甚至直接用“金”以指代，而这些词显然无法被禁词表囊括。
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另一方面，许多敏感内容是事件，无法仅用单个词描述。
以“金正男机场遇刺”为例，需要“机场”、“金正男”、“遇刺”其中两个词同时出现才能触发清除机制。这就给了其中单个词相当大的替换空间，例如“机场金大胖”、“胖熊机场一日游”，都可以让人联想到该事件。
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面对这些问题，各种消灭敏感内容的计算机算法开始被研究出来。
分词是分析文本的第一步。
传统的“正向最大匹配法”即从左到右扫描文本，将匹配成功的词切分，直到无法匹配为止。
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但这种方法并不可靠，如“一台独立服务器”就还是会被分为“一/台独/立/服务器”。
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为了解决歧义问题，需要对大量真实语料进行统计，计算每个词的出现概率，再计算不同分词方案下的总概率。
在这个例子中，因为“立”作为词的出现概率极低，因此“一台/独立/服务器”的概率将明显高于“一/台独/立/服务器”。更进一步，还可计算两个词同时出现的概率，以得到更精确的分词结果。
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今天的分词算法可以成功识别插入特殊符号的敏感词。而配合扩展词表，也可以处理以同音字或拼音替代的敏感词。
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但对于联想类敏感词和事件类敏感内容，还是需要其他算法的加持。
贝叶斯方法就是其中之一。
1763 年，英国学者托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)提出了著名的贝叶斯公式：
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贝叶斯方法的核心在于通过已知事件的概率(先验概率)计算未知事件的概率(后验概率)。
以“金正男机场遇刺”举例，假设抽取十万条包含“机场”的文本，其中七万条为正常内容，三万条为需要清除的敏感内容。
即正常评论的概率 P(g)=70%，敏感评论的概率 P(b)=30%。
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再对所有文本进行分词，计算每个词出现的概率。
以“遇刺”为例，假设在七万条正常内容中，有七十条“遇刺”，即出现概率概率 P(W|g)为 0.1%;而三万条敏感内容中，有三百条“遇刺”，即出现概率 P(W|b) 为 1%。“遇刺”一词出现的总概率 P(W) 为 0.37%。
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那么，一条提到了机场的内容里出现了“遇刺”，该内容是敏感内容的概率 P(b|W) 是多大呢?将上面的结果带入贝叶斯公式中，可以算出概率为 P(b|W) = P(W|b)P(b) / P(W) = 81.1%。
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按此方法可以计算出每个词的敏感概率，根据这个公式就可以计算出该文本为敏感内容的期望，再根据实际情况设定阈值进行处理。
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以“金大胖在机场遇刺”为例，根据「金大胖」、「机场」和「遇刺」三个词的敏感概率，可计算出这句话是敏感内容的概率为 93.9%。
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贝叶斯方案的缺陷是需要大量语料数据作为其先验概率的支撑。但在深度学习算法逐渐成熟的今天，距离完全消灭敏感内容的最后屏障就是样本的数量。
为了实现这一伟大目标，官方也许可以定期举办“敏感词放心说”等活动，号召人民群众一起为消灭敏感词贡献数据。