Aug, 2023

探索机器学习和基于 Transformer 的方法用于欺骗性文本分类:一项比较分析

TL;DR该研究通过比较分析机器学习和基于 Transformer 的方法在欺诈性文本分类中的效果,使用包含欺诈性和非欺诈性文本的标记数据集进行训练和评估,并对不同方法的性能指标进行了广泛实验比较,揭示了机器学习和基于 Transformer 的方法在欺诈性文本分类中的优势和局限性,帮助研究人员和从业者在处理欺诈内容时做出明智决策。