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摘要
有效识别贷款申请欺诈倾向是维护借贷双方利益的首要前提，是金融借贷市场一直以来关注的重点。随着文本挖掘技术的发展，贷款申请人提供的贷款描述，使其传达的信息受到更多关注。研究中利用贷款描述文本对欺诈行为进行识别，有助于拓宽非结构化文本数据在金融市场日常交易中的应用。利用深度学习模型Transformer对文本信息进行提取，再用自动编码器对文本信息进一步抽取，最终得到文本信息测度。基于17个指标构建基准机器学习模型，进一步加入文本信息测度作为新的预测变量。样本外预测结果显示，文本信息测度有助于提升模型拟合效果，在不同模型中提升精度介于0.68%-1.42%之间，表明结果具有稳健性；特征重要性结果也表明，文本信息测度在模型预测结果的贡献度中位于前4。验证了文本信息在欺诈识别中的作用。
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