检索结果-南通市图书馆

小型微型计算机系统 2023年第11期44卷 2502-2509页

作者：周俊杰许鸿奎卢江坤张子枫李振业郭文涛山东建筑大学信息与电气工程学院济南250000 山东建筑大学山东省智能建筑技术重点实验室济南250000

诈骗电话案件频频发生并威胁着人们的生活,含有诈骗语义的语句与内容的前后文、语句序列、局部相关内容以及显著关键词语相关.本文提出神经网络模型PEAGCNN(Position Embedding and Attention are introduced into BiGRU and CNN)对诈... 详细信息

诈骗电话案件频频发生并威胁着人们的生活,含有诈骗语义的语句与内容的前后文、语句序列、局部相关内容以及显著关键词语相关.本文提出神经网络模型PEAGCNN(Position Embedding and Attention are introduced into BiGRU and CNN)对诈骗电话文本分类.首先构建相关数据集,词嵌入用于表示文本,不同频率的正弦、余弦函数对文本位置信息编码并融入词嵌入向量,然后分别利用BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Unit)和CNN(Convolutional Neural Network)提取文本上下文相关信息、语句序列以及局部相关性,Attention机制对提取出的信息重新分配权重,突出关键信息的作用,最后将两种信息融合,通过Softmax实现分类.在THUCNews数据集以及诈骗电话文本数据集上的实验结果表明,本文提出模型的准确率和F1值均比对比模型有提升,同时模型对诈骗电话文本数据集分类的各项性能指标均在0.91以上.

关键词：诈骗电话文本分类双向门控循环神经网络卷积神经网络位置编码 Attention

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