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甄别坏种子：自动分类加密货币滥用报告
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的自动分类方法，利用大型语言模型（LLM）为加密货币滥用报告分配类型，解决了人工分类效率低的问题。经过290K报告验证，该方法显著提升了分类准确性，支持金融损失统计和标签地址生成。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的自动分类方法，利用大型语言模型（LLM）为加密货币滥用报告分配类型。
- 该方法解决了人工分类效率低的问题，尤其是要求报告者具备分类经验的挑战。
- 经过290K报告验证，该方法显著提升了分类准确性。
- 研究结果表明，该方法支持金融损失统计和标签地址生成。
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