本研究评估双向编码器在识别儿童社交媒体诱骗风险中的表现，指出现有模型在处理隐晦语言时的不足，强调需开发更强模型以提升识别能力。研究结果表明，模型常误判复杂语言中的诱骗行为，为未来研发提供指导。

本研究分析了双向编码器在自然语言处理中的应用，比较了GPT和BERT模型，发现双向编码器在特定任务上表现更优，推动了相关领域的发展。