同人小说的分级内容分类

内容分级能够使受众判断各类媒体产品的适宜性。随着近期同人小说的兴起，同人小说内容分级这一关键问题随之出现。无论同人小说内容分级是自愿进行还是由监管强制，都存在将内容分级分类自动化的需求。针对其他领域（如在线书籍）的方法已被尝试，尽管尚无方法应用于同人小说。我们提出包括传统方法与深度学习方法在内的自然语言处理技术，以自动判定内容分级。我们表明这些方法在多分类任务上准确率不佳。随后我们证明将该问题视为二分类问题可获得更好的准确率。最后，我们确信并提供若干证据表明，当前的自我标注做法导致了错误标签，限制了分类效果。