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摘要：本发明公开了一种基于智能化多任务学习系统的恶意实体检测方法，涉及网络与信息安全技术领域，包括步骤一：数据采集与预处理；步骤二：多任务学习模型构建与训练；步骤三：超参数自适应优化器设计与调优；步骤四：动态任务管理机制；步骤五：模型集成与性能评估；步骤六：恶意实体检测结果输出。本发明相较于传统的单一任务模型或手动调参方法，不仅能够有效识别多样化的恶意实体言论，而且能够自动优化模型超参数，减少了人工调参成本，提高了模型的鲁棒性和适用性。
主权项：1.一种基于智能化多任务学习系统的恶意实体检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、采集来自不同平台的恶意实体言论相关的原始文本数据，并对所述原始文本数据进行预处理，保证数据的质量和适用性；步骤二、基于上述预处理后的数据，构建多任务学习模型，所述多任务学习模型包括关键词匹配模型、朴素贝叶斯分类模型和BERT分类模型，并通过构建训练集对所述多任务学习模型进行模型训练；步骤三、设计超参数自适应优化器，根据上述多任务学习模型在验证集上的表现动态调整学习率、批处理大小和正则化参数；步骤四、在所述多任务学习模型中引入动态任务管理机制，用于根据任务的重要性动态调整不同任务的权重，以优化模型在多任务学习过程中的效果；步骤五、将上述训练好的多任务学习模型和优化的超参数自适应优化器进行集成，形成完整的智能化多任务学习系统；并利用验证集对所述智能化多任务学习系统进行模型验证；步骤六、将待检测的文本数据输入至上述构建的智能化多任务学习系统中，得到检测结果，检测结果包括对恶意实体言论的分类标签和置信度评分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工商大学 一种基于智能化多任务学习系统的恶意实体检测方法
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