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核心概念
為了解決人工分類電信詐騙案件文本效率低下的問題，本文提出了一種結合對抗訓練、預訓練語言模型（LERT）和神經網絡的文本分類模型，並在實際應用中取得了顯著成果。
摘要
電信詐騙案件文本分類模型研究
研究背景
近年來，電信詐騙犯罪日益猖獗，執法機關積極採取各種有效措施進行打擊。其中，對報警電話中接收到的案件信息進行分類是常用的方法之一。通過這種方法，將電信詐騙細分為 14 個類別，並根據每個類別的特點採取針對性措施抓捕嫌疑人，同時對易受騙群體進行防範宣傳教育，力求將犯罪行為遏制在萌芽狀態。然而，由於警情數據的不規範性和數量龐大，基層民警仍然採用人工方式對案件類型進行分類，缺乏高效實用的自動化案件分類方法。
研究方法
為了解決上述問題，本文提出了一種結合對抗訓練、預訓練語言模型（LERT）和神經網絡的文本分類模型（LERT-CNN-BiLSTM）。該模型首先使用 LERT 模型對電信詐騙警情文本進行預處理，提取語言特徵並生成詞向量。然後，將詞向量輸入到 CNN 和 BiLSTM 網絡中，分別提取局部語義信息和上下文語法信息。模型採用 FGM 對抗訓練方法對嵌入層進行擾動，以增強模型的魯棒性和泛化能力。
實驗結果
在實際電信詐騙案件數據集上進行的實驗表明，該模型在測試集上的準確率、精確率、召回率和 F1 值等指標均表現出色。經過大量實際數據集的訓練，該模型的準確率可達 90% 以上，基本滿足了實際應用的需求。
研究結論
本文提出的結合 FGM 對抗訓練方法和 LERT-CNN-BiLSTM 架構的模型在具有高混淆度、不確定性和長度差異的文本數據中表現出良好的分類性能。該模型的建立為其他文本分類場景提供了新的思路和方法，但其在其他實踐中的進一步探索和應用還需進一步研究。
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arxiv.org
A Text Classification Model Combining Adversarial Training with Pre-trained Language Model and neural networks: A Case Study on Telecom Fraud Incident Texts
統計資料
2023 年，執法機關破獲了 437,000 起電信詐騙案件。
法院對電信詐騙犯罪案件作出了嚴厲判決，審結案件 31,000 起，涉及 64,000 人，同比增長 48.4%。
該模型在電信詐騙案件數據集上取得了 83.9% 的分類準確率。
經過更大規模數據集的訓練，模型準確率最終達到了 90%。
引述
“近年來，隨著信息社會的快速發展，犯罪結構發生了重大變化。傳統犯罪持續下降，而以電信網絡詐騙為代表的新型網絡犯罪成為主流犯罪形態。”
“在實踐中，由於公安機關在接警過程中遇到的對象和情況不同，記錄的內容具有一定的不確定性，從記錄中能够獲取的信息量也差異很大。”
“本文建立了一個名為 LERT-CNN-BiLSTM 的文本分類模型。LERT 提取三種類型的語言特徵生成嵌入層，並利用 CNN 和 BiLSTM 的並行結構分別提取局部特徵和上下文語言序列特徵。”
深入探究
結合多模態信息提高電信詐騙案件分類準確率
是的，除了文本信息，結合語音、圖像等多模態信息可以有效提高電信詐騙案件分類的準確率。原因如下：
信息互補： 電信詐騙案件信息往往呈現多樣化，單純依靠文本信息可能存在信息缺失或偏差。語音信息可以分析語氣、語調等情感特征，圖像信息可以識別詐騙網站、虛假商品圖片等，這些信息與文本信息形成互補，有助於更全面、準確地判斷案件類型。
特征增強： 多模態信息可以提取更豐富的特征，例如語音中的MFCC特征、圖像中的CNN特征等，這些特征與文本特征融合，可以增強模型的學習能力，提高分類精度。
虛假信息識別： 語音和圖像信息更難以偽造，結合多模態信息可以幫助模型更好地識別虛假信息，例如合成語音、PS圖片等，進一步提高分類準確率。
在實際應用中，可以採用多模態融合的方法，將文本、語音、圖像等多源信息輸入模型，通過特征融合、決策融合等方式，實現更精準的案件分類。
模型應用於其他文本分類任務
該模型可以應用於其他領域的文本分類任務，例如垃圾郵件識別、情感分析等。
垃圾郵件識別： 垃圾郵件通常包含特定的文本特征，例如誇張的標題、大量的促銷信息等，模型可以學習這些特征，將垃圾郵件與正常郵件區分開來。
情感分析： 情感分析需要判斷文本的情感傾向，例如正面、負面或中性。模型可以學習文本中的情感詞彙、語法結構等特征，實現對文本情感的分類。
需要注意的是，不同領域的文本分類任務，其數據特征和分類目標都存在差異。因此，在將模型應用於其他領域時，需要根據具體任務進行適當的調整和優化，例如：
數據預處理： 針對不同領域的文本數據，需要採用不同的預處理方法，例如分詞、詞干提取、停用詞去除等。
模型微調： 可以使用目標領域的標註數據對模型進行微調，以適應新的分類任務。
特征工程： 可以根據具體任務設計特定的特征，例如情感詞典、主題模型等，以提高模型的分類性能。
模型可解釋性和公平性評估
在實際應用中，評估模型的可解釋性和公平性至關重要。
可解釋性評估：
特征重要性分析： 分析模型在進行分類時，哪些特征起到了關鍵作用，例如哪些詞彙或語法結構對分類結果影響較大。
注意力機制可視化： 如果模型中使用了注意力機制，可以將注意力權重可視化，直觀地展示模型在處理文本時關注的重點。
案例分析： 選擇一些具有代表性的案例，分析模型的預測結果和預測依據，解釋模型的決策過程。
公平性評估：
數據偏差分析： 分析訓練數據是否存在偏差，例如某些類別的樣本數量過少或特征分布不均勻，這些偏差可能會導致模型產生不公平的預測結果。
群體公平性指標： 使用一些指標來評估模型在不同群體上的表現，例如不同性別、年齡、種族等群體的分類準確率和誤差率，以確保模型對所有群體都是公平的。
对抗性測試： 可以設計一些对抗性樣本，例如修改文本中的某些詞彙或語法結構，觀察模型的預測結果是否會發生變化，以評估模型的魯棒性和公平性。
在評估模型的可解釋性和公平性時，需要綜合考慮多方面的因素，並根據具體應用場景制定相應的評估標準和方法。
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