基于BERT模型的诈骗短信分类识别方法研究

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摘要：针对传统诈骗信息识别方法依赖手工特征提取和浅层机器学习模型，难以应对复杂多变诈骗手段的问题，该文提出了一种基于BERT模型的诈骗短信分类识别方法。首先对Smishing数据集进行预处理，包括清洗文本和编码标签；其次，采用BERT的原生分词器对文本进行子词切分（subword tokenization） ，添加特殊标记（[CLS]、[SEP]） 后，通过词嵌入与位置编码将其转换为模型输入张量（tensor） ；然后，通过DataLoader进行批量处理后，将数据输入预训练的BERT模型进行微调（fine-tuning） ；模型提取文本语义特征后，通过全连接层进行分类；训练过程中计算损失并反向传播，最终输出分类准确率等评价指标，用于评估模型效果。（剩余4912字）