基于BERT模型的暗网犯罪情报挖掘技术研究

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摘  要：实现暗网违法犯罪情报的规模化产出是打击暗网违法犯罪的一项重要前置任务。当前研究较难解决暗网数据量不足的问题，且主要针对西文暗网数据进行。为实现中文暗网文本的针对性分析，提出了一种基于多任务学习的BERT-BiLSTM违法犯罪分类和命名实体识别多任务学习模型，其在文本分类和命名实体识别任务间共享BERT-BiLSTM层，并分别采用全连接层和条件随机场（CRF）层作为文本分类和实体识别的输出层，以加强不同任务间的知识共享。（剩余12822字）

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