在不同地区开展工作的执法机构，往往面临一个共同挑战：对“敏感信息”的界定标准存在差异。通用型监测系统通常采用固定词库与规则，难以适应各地对“涉恐”“涉稳”等内容的差异化判断需求。乐思舆情监测系统 Intelligence System（KIS）以可配置、可学习、可适配为核心，为执法机构提供支持本地化定制的敏感信息监测方案，实现“一方一策”的精准识别。

敏感标准不一，系统如何做到“因地而异”？

执法场景中，信息的敏感性高度依赖地域、文化、政策等背景。例如，某些词汇或表达在A地区属日常用语，在B地区却可能具有特殊含义。KIS并未采用“一刀切”的敏感词库，而是将定义权交还给使用者，支持从关键词、语义规则到上下文关联的多层次自定义。

用户可根据本地执法重点，灵活配置专属词库。例如，边境执法部门可添加涉及非法越境的本地用语或俚语，反诈中心则可纳入区域性诈骗话术。系统支持多语种词条导入，并能根据词频、出现位置、搭配词汇等设定不同风险等级。

除了关键词，KIS也支持设定复合型规则。用户可结合发布渠道、传播范围、情感倾向等条件，构建更贴近实际工作逻辑的判定策略。当系统出现误判或漏判时，人工反馈会实时用于优化识别模型，形成持续迭代的闭环。

从“识别”到“理解”：语义背景强化判断准确性

敏感信息的判断不能仅停留在字面匹配。KIS通过引入语义分析和上下文理解，降低因文化或语境差异导致的误判。

例如，某些隐喻、代称或本土化表达，单纯关键词匹配难以奏效。系统可结合句子结构、前后文意图、发布者身份等信息进行综合推断，避免“望文生义”。同时，用户也可对典型案例进行标注，训练系统更好地理解本地语境下的敏感边界。

闭环优化：系统与执法实战共同进化

定制不是一次性的工作，而是持续适配的过程。KIS提供灵活的反馈与迭代机制：用户可在预警结果中标记“误报”或“漏报”，系统将根据这些反馈动态调整识别逻辑。此外，随着地区情况或执法重点的变化，用户可随时更新词库与规则，确保系统始终与实战需求同步。

在多元复杂的执法环境中，对“敏感信息”的界定必须具备灵活性与适应性。KIS通过可定制的词库、可配置的规则以及可持续优化的语义理解，助力不同执法机构建立起贴合本地需求的监测体系，既提升信息识别的准确性，也增强在多变环境中的响应能力。