【摘 要】
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[研究目的]在为互联网金融（以下简称“互金”）风控监管构建风险情报支撑体系的视域中,进行专门面向互金安全情绪感知技术的研究,提出并构建基于BERT的互金安全情绪感知模型。[研究方法]基于BERT分别构建互金安全情绪感知模型（IFSSP）、集成指数移动平均EMA的互金安全情绪感知模型（IFSSP+EMA）、集成指数移动平均EMA+对抗训练PGD的互金安全情绪感知模型（IFSSP+EMA+PGD）,并
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“基于大数据的情报分析在互联网金融风险防控场景中的应用研究”（编号:19BTQ070）的阶段性成果；
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[研究目的]在为互联网金融（以下简称“互金”）风控监管构建风险情报支撑体系的视域中,进行专门面向互金安全情绪感知技术的研究,提出并构建基于BERT的互金安全情绪感知模型。[研究方法]基于BERT分别构建互金安全情绪感知模型（IFSSP）、集成指数移动平均EMA的互金安全情绪感知模型（IFSSP+EMA）、集成指数移动平均EMA+对抗训练PGD的互金安全情绪感知模型（IFSSP+EMA+PGD）,并将其用于从高维、异构、稀疏、高噪、高频的海量大数据中,快速、准确地挖掘隐藏信息和安全线索,提取出风险预警因子、特征和指标,并进一步测试其对风险情报体系的效果。最后进行微观、中观、宏观应用实证研究。[研究结论]基于BERT的面向互金安全情绪感知技术能提高互金风险预警的准确率,在应用实证中体现出可行性和有效性。
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