首页|CCL23-Eval任务6系统报告:基于深度学习的电信网络诈骗案件分类

CCL23-Eval任务6系统报告:基于深度学习的电信网络诈骗案件分类

扫码查看
文本分类任务作为自然语言处理领域的基础任务,在面向电信网络诈骗领域的案件分类中扮演着至关重要的角色,对于智能化案件分析具有重大意义和深远影响。本任务的目的是对给定案件描述文本进行分类,案件文本包含对案件的经过脱敏处理后的整体描述。我们首先釆用Ernie预训练模型对案件内容进行微调的方法得到每个案件的类别,再使用伪标签和模型融合方法对目前的F1值进行提升,最终在CCL23-Eval任务6电信网络诈骗案件分类评测中取得第二名的成绩,该任务的评价指标F1值为0。8628,达到了较为先进的检测效果。
CCL23-Eval任务6系统报告:基于深度学习的电信网络诈骗案件分类
As the basic task in the field of Natural language processing, text classification plays a crucial role in the case classification in the field of telecom Internet fraud, and has great significance and far-reaching impact on intelligent case analysis. The purpose of this task is to classify the given case description text, which contains the overall description of the case after being desensitized. We first used Ernie's pre training model to fine tune the case content to get the category of each case, and then used pseudo tags and model fusion methods to improve the current F1 value. Finally, we won the second place in the CCL23-Eval task 6 Telecom Internet fraud case classification evaluation. The evaluation index F1 value of this task is 0.8628, achieving a more advanced detection effect.

文本分类网络诈骗预训练模型伪标签模型融合

李晨阳、张龙、赵中杰、郭辉

展开 >

中原工学院前沿信息技术研究院,河南郑州450007##河南省网络舆情监测与智能分析重点实验室,河南郑州450007

文本分类 网络诈骗 预训练模型 伪标签 模型融合

Chinese national conference on computational linguistics

Harbin(CN)

22nd Chinese national conference on computational linguistics (CCL 2023): evaluations

167-172

2023