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Identifying Bad Actors: Automatic Classification of Cryptocurrency Abuse Reports
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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，利用大型语言模型对加密货币滥用报告进行分类，显著提高了分类精准度，解决了人工分类低效的问题，为金融损失统计和加密货币分析提供支持。
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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，利用大型语言模型对加密货币滥用报告进行分类。
- 该方法解决了人工分类低效的问题，要求报告者具备分类经验的限制。
- 在290K报告中验证了该方法的有效性，显著提高了分类精准度。
- 研究结果表明，该方法可为金融损失统计和加密货币分析平台生成标签地址提供支持。
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