TY - Jour A2 - Peng，Hao Au - 徐，广西奥 - 周，戴奇奥 - 刘，Jun Py - 2021DA - 2021/04/08 - 基于Albert的社交网络垃圾邮件检测与双LSTM与自我的组合- 注意SP - 5567991 VL - 2021 AB - 社交网络充满了垃圾邮件和垃圾邮件发送者。虽然社交网络平台已经建立了各种策略来防止垃圾邮件的传播，但严格的信息审查机制已经赋予诸如普通用户发送的案文的垃圾邮件发送者。响应于此，本文提出了一种垃圾邮件检测方法，由自我关注Bi-LSTM神经网络模型与Albert相结合，轻量级词矢量模型。我们利用Albert将社交网络文本转换为单词向量，然后将它们输入到Bi-LSTM层。在特征提取并结合自我注意层的信息焦点之后，获得最终特征向量。最后，SoftMax分类器执行分类以获得结果。我们以准确性，精确度验证模型的卓越， F ₁-Score等。结果表明，该模型的性能比其他型号更好。SN - 1939-0114 UR - https://doi.org/10.1155/2021/5567991 Do - 10.1155 / 2021/5567991 JF - 安全和通信网络PB - Hindawi Kw - ER -