“本文提出了一种基于原型监督对比学习和模型融合的电信网络诈骗案件分类方法。为了增强模型区分易混淆类别的能力,我们采用特征学习与分类器学习并行的双分支神经网络训练框架,并通过领域预训练、模型融合、后置分类等策略优化分类效果。最终,本文方法在CCL2023-FCC评测任务上取得了Macro-F1为0.8601 的成绩。”