探索机器学习和基于 Transformer 的方法用于欺骗性文本分类：一项比较分析

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该研究通过比较分析机器学习和基于 Transformer 的方法在欺诈性文本分类中的效果，使用包含欺诈性和非欺诈性文本的标记数据集进行训练和评估，并对不同方法的性能指标进行了广泛实验比较，揭示了机器学习和基于 Transformer 的方法在欺诈性文本分类中的优势和局限性，帮助研究人员和从业者在处理欺诈内容时做出明智决策。

该研究比较了机器学习和基于Transformer的方法在欺诈性文本分类中的效果，并使用标记数据集进行训练和评估。通过实验比较不同方法的性能指标，揭示了它们在欺诈性文本分类中的优势和局限性，为处理欺诈内容提供了决策依据。