融合自注意力机制的诈骗电话分类模型

姜彤彤; 许鸿奎; 周俊杰; 张子枫; 卢江坤; 胡文烨

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融合自注意力机制的诈骗电话分类模型

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提出一种基于融合自注意力机制和卷积神经网络的诈骗电话识别模型CNN-SA(CNN-Self Attention Mechanism),采用卷积神经网络捕捉序列的局部特征,自注意力机制为每个单词分配一个权重,进一步获取句子的内部依赖关系,提高分类准确率。在电话文本数据集上的实验结果表明,所提模型的准确率可达92%,与单一的TextCNN模型相比,在精确率、召回率、F1值指标上分别有1.52%、1.75%、1.77%的提升。

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来源
《计算机时代》 |2022年第11期|101-104|共5页
作者
姜彤彤; 许鸿奎; 周俊杰; 张子枫; 卢江坤; 胡文烨;
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作者单位

山东建筑大学信息与电气工程学院;

山东省智能建筑重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
诈骗电话; 自注意力机制; 卷积神经网络; 电话文本; 分类;

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