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一种基于深度学习算法的异常垃圾短信识别方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于深度学习算法的异常垃圾短信识别方法及系统,其中方法,包括:步骤S1:基于预配置的符号库去除短信文本中的干扰符号;步骤S2:将去除了干扰符号的短信文本进行文字转拼音,得到对应的拼音文本;步骤S3:将步骤S2中得到的拼音文本和短信文本同时作为卷积神经网络的输入进行识别以判断是否为垃圾短信。与现有技术相比,本发明先对短信文本进行预处理,然后将拼音和文字同时作为识别的依据,可以大大提高识别的效率和精确度。

著录项

  • 公开/公告号CN109299251A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 同济大学;

    申请/专利号CN201810916290.2

  • 发明设计人 赵生捷;姜倩云;杨恺;

    申请日2018-08-13

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F17/27(20060101);H04W4/14(20090101);H04W12/12(20090101);

  • 代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人蔡彭君

  • 地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号

  • 入库时间 2024-02-19 07:11:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/35 申请日:20180813

    实质审查的生效

  • 2019-02-01

    公开

    公开

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