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搜索结果 - 4
当少数人超过大多数：无监督学习在非法内容识别的应用
本研究调查了使用图像识别非法活动的替代技术，特别是探讨了使用同构神经网络的 One-Shot 和 Few-Shot 学习这一最新方法，我们的解决方案在小规模数据集上具有很高的准确性，因此得出这样的模型是在 Dark Web 上定义自动执法机
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7 months ago
使用深度学习进行暗网活动分类
本文介绍了如何利用深度学习技术，提出了一种可用于控制黑暗网络非法活动的搜索引擎，该系统能够检测和提取与黑暗网络中违法活动有关的图像。作者创建了一个名为 darkoob 的全面数据集，并在测试数据集上实现了 94% 的准确性，这项技术有望缓解
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a year ago
ACL
DarkBERT: 互联网黑暗面的语言模型
本文介绍了一个在暗网数据上预训练的语言模型 DarkBERT，并通过与其他常用模型的比较表明使用特定于暗网的语言模型在各种用例中具有较好的性能，因此这种模型有望成为未来暗网研究的有价值的资源。
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a year ago
ACL
深入探索暗网语言
本研究介绍了一个名为 CoDA 的数据集，该数据集包含了一万个文档，旨在帮助进行基于文本的暗网研究。通过利用 CoDA 数据集，本研究对暗网进行了全面的语言分析，比较了暗网与表层网络之间的差异，并评估了不同方法的暗网文本分类性能。最后，本研
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2 years ago
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