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基于预训练Transformer语言模型的源代码剽窃检测研究 被引量：1
1
作者 钱亮宏 王福德 孙晓海 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第4期747-753,共7页
为解决源代码剽窃检测的问题,以及针对现有方法需要大量训练数据且受限于特定语言的不足,提出了一种基于预训练Transformer语言模型的源代码剽窃检测方法,其结合了词嵌入,相似度计算和分类模型。该方法支持多种编程语言,不需要任何标记... 为解决源代码剽窃检测的问题,以及针对现有方法需要大量训练数据且受限于特定语言的不足,提出了一种基于预训练Transformer语言模型的源代码剽窃检测方法,其结合了词嵌入,相似度计算和分类模型。该方法支持多种编程语言,不需要任何标记为剽窃的训练样本,即可达到较好的检测性能。实验结果表明,该方法在多个公开数据集上取得了先进的检测效果,F1值接近。同时,对特定的能获取到较少标记为剽窃训练样本的场景,还提出了一种结合有监督学习分类模型的方法,进一步提升了检测效果。该方法能广泛应用于缺乏训练数据、计算资源有限以及语言多样的源代码剽窃检测场景。 展开更多
关键词 源代码剽窃检测 TRANSFORMER 模型 预训练模型 机器学习 深度学习
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金融交易反欺诈人工智能建模方法研究
2
作者 钱亮宏 王福德 宋海龙 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第5期930-936,共7页
为解决金融交易反欺诈和维护金融安全,针对金融交易数据不平衡、类别离散的特点,提出一套端到端的建模流程、方法和模型结构。该流程涵盖数据预处理、模型训练和预测。同时比较了不同模型在不同特征数量情况下的效果和效率,并基于真实... 为解决金融交易反欺诈和维护金融安全,针对金融交易数据不平衡、类别离散的特点,提出一套端到端的建模流程、方法和模型结构。该流程涵盖数据预处理、模型训练和预测。同时比较了不同模型在不同特征数量情况下的效果和效率,并基于真实数据集进行验证,从而为金融机构根据自身的优化目标和资源限制选用不同类别和特征数量的模型提供参考。特征数较大(200以上)的基于树的模型适用于资源较充裕切追求极致模型效果的场景,中等规模(特征数100~200)的神经网络模型适用于资源一般的场景,而特征数较小的决策树模型或逻辑回归模型适用于资源有限且模型效果要求不高的长尾场景。 展开更多
关键词 金融交易反欺诈 人工智能 模型选择 机器学习 深度学习
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