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申请/专利权人：联通在线信息科技有限公司

摘要：本发明属于短信识别技术领域，提供一种基于迁移学习的涉诈短信识别评估方法和系统。该方法包括：获取涉诈短信、正常短信、低风险短信，生成分类数据集；生成指令数据集；采用自建立的第一训练数据集对第一预训练模型进行微调，得到涉诈短信识别模型；采用自建立的第二训练数据，并结合改进的DoRA技术对第二预训练模型进行微调，得到涉诈短信原因评估模型；接收待处理短信，输入所述涉诈短信识别模型，得到涉诈短信识别结果；当所得到的涉诈短信识别结果为涉诈类型时，将所述待处理短信输入涉诈短信原因评估模型，得到短信风险原因评估结果，以进行综合评估。本发明从识别涉诈短信、确定风险等级、涉诈原因分析三个方面综合评估涉诈短信。

主权项：1.一种基于迁移学习的涉诈短信识别评估方法，其特征在于，包括：获取涉诈短信、正常短信、低风险短信，将所述涉诈短信、正常短信、低风险短信混合打乱，生成分类数据集；对所述涉诈短信进行多纬度风险标注、多角度涉诈原因分析，得到涉诈原因分析数据，与所收集的指令数据进行混合打乱，生成指令数据集；将所述分类数据集按指定比例划分为第一训练集、第一验证集、第一测试集，采用第一训练数据集对第一预训练模型进行微调，得到涉诈短信识别模型，其中，在微调第一预训练模型时，同时计算两类短信类别损失，即涉诈类别损失和业务类别损失，以辅助第一预训练模型识别出点对点短信中的涉诈内容和端口号短信中的涉诈内容，采用以下表达式，计算两类短信类别损失： =p+r;其中，表示第一预训练模型的训练总损失，p表示涉诈类别损失，具体包括涉诈短信、低风险短信、正常短信的类别损失；r表示业务类别损失，具体包括点对点短信、端口号短信的业务类别损失；当min小于指定值时，停止训练，得到涉诈短信识别模型；将所述指令数据集按指定比例划分为第二训练集、第二验证集，采用第二训练数据，并结合改进的DoRA技术对第二预训练模型进行微调，得到涉诈短信原因评估模型；接收待处理短信，输入所述涉诈短信识别模型，得到涉诈短信识别结果；当所得到的涉诈短信识别结果为涉诈类型时，将所述待处理短信输入涉诈短信原因评估模型，得到短信风险原因评估结果；根据所述涉诈短信识别结果、所述风险评估结果和所述原因评估结果，进行综合评估。

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