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1. CrossBridge-BERT- CrossBridge-BERT- Public

   CrossBridge-BERT 是一个面向跨链场景的文本二分类模型：把跨链交易序列模式或原生数据模式整理成文本后，送入 BERT 做监督微调，输出“是否异常”的预测及异常概率，用于告警与人工复核。训练脚本用 HuggingFace Trainer 进行评估与早停，保存最优模型；推理脚本加载已训模型，对 CSV 批量推断并写出 pred 与 prob_abnormal

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2. BERT-IsolationForest BERT-IsolationForest Public

   在缺少标签的场景下，用BERT 语义向量+PCA 降维+ IsolationForest 做异常打分，并通过分位数/自动调参给出可控误报-漏报权衡的判定阈值。（不是“跨链专用”，它是通用的无监督文本异常检测小demo，但是是针对跨链场景涉及的几个方法）文本→BERT向量→标准化→PCA→IsolationForest→阈值判定，可作为一阶段高精度预筛或上线前的快速基线。

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