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基于提示学习的电信网络诈骗案件分类方法

A prompt learning approach for telecom network fraud case classification

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针对电信诈骗案件自动分类技术进行研究,制定基于情境分析的电信网络诈骗分类体系,实现案件文本去标识化隐私保护方法,提出一种基于提示学习的电信网络诈骗案件分类方法,实验结果显示该方法在本文构建的数据集上准确率、F1 值等指标均高于基于BERT的分类方法 1%~2%.
For the automatic classification technology of telecom fraud cases,a classification system of telecom network fraud based on situational analysis is formulated,the privacy protection method of case text de-identification is realized,and accuracy and F1-score of a classification method of telecom network fraud cases based on prompt learning is proposed.The experimental results show that the method is on average 1 to 2 percentage points higher than the BERT-based classification method on the data set constructed in the paper.

prompt learningtelecom network fraudde-identificaitoncase classification

纪杰、孙承杰、单丽莉、尚伯乐、林磊

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哈尔滨工业大学计算学部,黑龙江 哈尔滨 150001

哈尔滨市公安局香坊分局,黑龙江 哈尔滨 150000

提示学习 电信网络诈骗 去标识化 案件分类

国家自然科学基金资助项目哈尔滨工业大学新兴交叉融拓计划中央高校基本科研业务费专项资金项目

62176074SYL-JC-2022032022FRFK0600XX

2024

山东大学学报(理学版)
山东大学

山东大学学报(理学版)

CSTPCD北大核心
影响因子:0.437
ISSN:1671-9352
年,卷(期):2024.59(7)
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