【摘 要】
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本文研究使用textcnn方法,对诈骗案件警情进行分类.首先,本文对样本量较小的类别进行了数据增强.其次,在词嵌入层,本文对比了使用随机生成的词向量与使用预训练词向量进行词
【机 构】
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上海市公安局科技处 上海 200042
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本文研究使用textcnn方法,对诈骗案件警情进行分类.首先,本文对样本量较小的类别进行了数据增强.其次,在词嵌入层,本文对比了使用随机生成的词向量与使用预训练词向量进行词嵌入的效果.最后,将使用textcnn的模型与使用传统机器学习算法的模型进行对比.传统机器学习算法模型在测试集上测试结果的F1值为0.8230,而textcnn模型的F1值可以达到0.8752(随机生成词向量)和0.9103(使用预训练词向量).
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