【摘 要】
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电话诈骗日益猖獗, 严重影响人民的生命和财产安全, 如何有效防范电话诈骗已成为社会的一大焦点问题.本文提出一种基于Attention-BiLSTM模型的诈骗电话识别方法. 该方法以电话文本为数据集, 采用双向长短时记忆神经网络(bi-directional long short-term memory)模型提取句子的长距离特征. 通过引入注意力机制增强电话文本中与诈骗相关词汇的特征权重, 得到电话文本的句子层面的特征向量表示, 最后输入Softmax层进行分类预测.实验结果表明, 基于注意力机制的BiLS
【机 构】
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山东建筑大学 信息与电气工程学院, 济南 250101;山东省智能建筑技术重点实验室, 济南 250101;山东建筑大学 信息与电气工程学院, 济南 250101
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电话诈骗日益猖獗, 严重影响人民的生命和财产安全, 如何有效防范电话诈骗已成为社会的一大焦点问题.本文提出一种基于Attention-BiLSTM模型的诈骗电话识别方法. 该方法以电话文本为数据集, 采用双向长短时记忆神经网络(bi-directional long short-term memory)模型提取句子的长距离特征. 通过引入注意力机制增强电话文本中与诈骗相关词汇的特征权重, 得到电话文本的句子层面的特征向量表示, 最后输入Softmax层进行分类预测.实验结果表明, 基于注意力机制的BiLSTM诈骗电话分类模型的准确率较基线模型分别提高了2.15％和0.6％, 具有更好的预测性能.
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