TUMCC：首个Telegram地下市场中文黑话识别语料库

TUMCC

TUMCC：揭示Telegram地下市场的语言密码

在当今数字时代，网络犯罪活动日益猖獗，犯罪分子不断寻找新的方式来隐藏他们的行为。Telegram作为一个加密通讯平台，不幸成为了许多非法活动的温床。为了应对这一挑战，研究人员开发了TUMCC（Telegram Underground Market Chinese Corpus），这是一个革命性的语料库，旨在帮助识别和理解Telegram地下市场中使用的中文黑话。

TUMCC的起源与意义

TUMCC的诞生源于对网络安全和犯罪预防的迫切需求。随着网络犯罪活动变得越来越复杂，传统的监测方法往往难以跟上犯罪分子不断演变的语言策略。TUMCC的创建者意识到，要有效打击网络犯罪，首先需要深入理解犯罪分子如何通过语言来掩饰他们的活动。

这个独特的语料库不仅是学术研究的宝贵资源，更是执法部门和网络安全专家的重要工具。通过分析TUMCC中的数据，研究人员可以:

识别新兴的黑话和隐蔽通信模式
开发更先进的自然语言处理算法
为网络犯罪调查提供语言学支持

TUMCC的数据构成

TUMCC的数据来源广泛而丰富，涵盖了Telegram地下市场的多个方面：

总计收集了28,749个句子
包含804,971个字符
来自19,821个Telegram用户
覆盖12个Telegram群组

经过严格的数据清理和处理后，最终的TUMCC语料库包含：

3,863个经过筛选的高质量句子
约100,000个字符
来自3,139个独特的Telegram用户

这些数据不仅数量可观，更重要的是质量高，能够真实反映Telegram地下市场的语言特征。

TUMCC的技术特点

TUMCC的创新之处不仅在于其数据的独特性，还在于其处理方法的科学性：

数据清理：研究团队采用了严格的清理流程，确保语料库中的每一条数据都具有研究价值。
分词处理：考虑到中文语言的特点，TUMCC的数据经过了专业的分词处理，使得后续的语言分析更加便捷和准确。
上下文保留：在清理过程中，研究者们特别注意保留了语句的上下文信息，这对于理解黑话的使用环境至关重要。
用户隐私保护：尽管保留了有价值的语言数据，TUMCC在处理过程中严格遵守了用户隐私保护原则，确保个人信息不被泄露。

TUMCC的应用前景

TUMCC的发布为多个领域的研究和应用开辟了新的可能性：

网络犯罪侦查：执法部门可以利用TUMCC开发更精确的关键词监测系统，提高对潜在犯罪活动的识别能力。
语言学研究：语言学家可以通过TUMCC深入研究网络黑话的形成机制和演变规律。
人工智能和机器学习：TUMCC为训练专门用于识别和分析隐蔽语言的AI模型提供了宝贵的训练数据。
网络安全：安全公司可以基于TUMCC开发更高效的威胁情报系统，提前预警潜在的网络攻击。
社会学研究：社会学家可以通过分析TUMCC中的语言使用模式，探讨网络亚文化的形成和影响。

TUMCC数据示例

如何获取和使用TUMCC

研究者们可以通过以下方式获取TUMCC的数据：

TUMCC-clean.txt：这是经过清理和处理的语料库，可以直接用于研究。
TUMCC-raw.7z：包含原始的Telegram数据，为那些希望进行自定义清理和分析的研究者提供了更多可能性。

要使用TUMCC，研究者需要遵循一定的伦理准则和使用规范。TUMCC的创建者鼓励学术界和产业界在引用和使用这一资源时，通过适当的引用来支持他们的工作。

@article{hou2022identification,
  title={Identification of Chinese dark jargons in Telegram underground markets using context-oriented and linguistic features},
  author={Hou, Yiwei and Wang, Hailin and Wang, Haizhou},
  journal={Information Processing & Management},
  volume={59},
  number={5},
  pages={103033,1--20},
  year={2022},
  publisher={Elsevier}
}