基于Bert模型的垃圾短信识别研究

针对现有垃圾短信识别方法,在复杂场景中特征表示效率低的问题,提出文本预处理结合Bert模型的垃圾短信识别方法。首先对数据集进行预处理,消除冗余信息对分类器的影响,然后将预处理后的数据按8:1:1比例划为训练集,交叉验证集和测试集三类。将Bert模型引入垃圾短信识别分类场景,利用动态掩码提高了文本特征表征能力。实验结果表明,本文提出的垃圾短信识别方法具有较好的识别效果。