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公开(公告)号:CN119691186A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411568151.7
申请日:2024-11-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/353 , G06F18/2431 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 本申请提供一种诈骗意图识别方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括先获取待检测文本;然后将所述待检测文本分别输入到训练获得的诈骗模式判别模型、情感分析模型和关键词提取模型中,得到所述待检测文本对应的诈骗模式、情感类别和关键词;最后将所述待检测文本、所述诈骗模式、所述情感类别和所述关键词输入到训练获得的诈骗意图识别模型中,得到所述待检测文本的诈骗意图识别结果,从而通过诈骗模式判别模型、情感分析模型和关键词提取模型能够实现多维度分析文本内容,得到诈骗模式、情感类别和关键词,并结合待检测文本进行诈骗意图的综合判断,有效提升对新型诈骗行为的识别准确性和效率。
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公开(公告)号:CN119484699A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411502885.5
申请日:2024-10-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04M3/22 , H04W12/128
Abstract: 本申请实施例提供一种诈骗识别方法及装置,包括:将待识别文本按照预设的向量转换方法转换为待识别向量表示;根据所述待识别向量表示,查询预先构建的向量库,得到与所述待识别向量表示最相似的目标向量表示;从所述目标向量表示中提取至少一个关键特征;将各关键特征和所述待识别文件输入预先构建的信息识别模型中,利用所述信息识别模型输出信息识别结果。本申请的方法能够提高识别电信诈骗的准确性,能够识别不断变化的新型诈骗方式。
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公开(公告)号:CN119740640A
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202411739761.9
申请日:2024-11-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/0985 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供一种基于混合量化的大模型精调方法及相关设备,包括:步骤确定待训练模型的若干参数矩阵、用于对待训练模型进行训练的若干量化方法和限制条件;根据所述限制条件和若干所述量化方法,对任一所述参数矩阵进行迭代量化,确定任一所述参数矩阵的量化损失值集和显存占用数值集;根据所述量化损失值集和所述显存占用数值集,通过优化方法确定任一所述参数矩阵的最优量化算法;根据若干所述最优量化算法,对所述待训练模型中的若干参数矩阵进行迭代混合量化,确定大模型;通过精调算法对所述大模型的低秩组件的参数进行调整,完成模型精调。
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