基于复合型BERT模型的文本检测及情感分析的校园反诈大数据综合平台开发

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中文摘要：当前，校园反诈问题日益严重，给学校和学生带来了巨大的安全隐患。传统的反诈手段和方法往往难以满足复杂多变的反诈需求。因此，开发一种基于大数据和人工智能技术的校园反诈综合平台具有重要的现实意义。本研究开发了基于复合型BERT模型的校园反诈大数据综合平台，通过文本检测和情感分析等技术手段，提高校园反诈的准确性和效率。该平台采用了分层架构，包括前端展示层、业务逻辑层和数据存储层。其中，复合型BERT模型结合了BERT预训练模型、CNN和RNN，能够综合利用不同模型的优势，提取丰富的语义信息进行文本分类。BERT-BiLSTM-Att 模型结合了 BERT 预训练模型、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Att)，能有效实现情感分类。实验结果显示，改进模型的文本检测和情感分类方法能够有效检测诈骗信息和情感强度，与单一的BERT算法相比，在一定程度上降低了误报率，提高了准确率。通过这个平台，可以帮助学校和相关部门及时发现和应对反诈事件，提高校园的安全和秩序。然而，还需要进一步改进和优化平台的功能和性能，以满足校园反诈工作的需求。

作者：

宋文哲、陈宇琪、强宇韬、陆一凡、李馥娟、常正辉

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作者单位：

江苏警官学院(南京) 江苏 210031

关键词：

复合型BERT模型校园反诈大数据综合平台文本检测情感分析

基金：

国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划

项目编号：

62202209202310329018Z

出版年：

2024

网络安全技术与应用

北京大学出版社

网络安全技术与应用

CHSSCD

影响因子：0.417

ISSN：1009-6833

年,卷(期)：2024.(5)

参考文献量8