基于PolyLoss函数的不平衡犯罪隐语文本增强方法OA
An Implicit Transcript Enhancement Method for Unbalanced Crimes Based on PolyLoss Function
[目的]为解决犯罪隐语数据集存在的不平衡问题,进一步提升对犯罪隐语文本的分类效果.[方法]对于长文本,提出SimPoly方法;对于短文本,提出EDAPoly方法.[结果]实验结果表明,SimPoly和EDAPoly方法在解决犯罪隐语数据集不平衡问题上显著提升了分类模型的表现,相较于未进行文本增强的基线方法,在准确率、召回率和F1分数等指标上均有明显提升.[结论]不仅为罪隐语识别技术的实际应用提供了一种有效的解决方案,也为类似的不平衡文本分类任务提供了新的思路和支持.
[Objective]This study aims to address the imbalance issue in the criminal cant dataset and fur-ther improve the classification performance of criminal cant texts.[Method]For long texts,we present SimPoly,while for short texts,EDAPoly is proposed.[Result]Experimental results demonstrate that SimPoly and EDAPoly significantly improve classification model perfor-mance on imbalanced criminal cant datasets,achieving notable gains in accuracy,recall,and F1-score compared to baseline methods without text augmentation.[Conclusion]The proposed method not only provides an effective solution for the practical application of criminal cant rec-ognition technology,but also offers new ideas and support for similar imbalanced text classifi-cation tasks.
李文邦;颜靖华;董泽
中国人民公安大学,信息网络安全学院,北京 100038中国人民公安大学,信息网络安全学院,北京 100038中国人民公安大学,信息网络安全学院,北京 100038
犯罪隐语文本增强损失函数不平衡文本处理
criminal canttext augmentationloss functionunbalanced text processing
《数据与计算发展前沿》 2026 (1)
158-167,10
高校基本科研业务费项目"基于仿真的指挥效能评估"(2022JKF02038)
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