[发明专利]基于分类模拟模型提升短信触达率的方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于分类模拟模型提升短信触达率的方法及装置，属于人工智能领域。基于分类模拟模型提升短信触达率方法，包括：利用在真实的短信触达识别装置M0中得到带标签的二分类短信数据样本，训练分类模拟模型M1。在发送短信前，将短信文案输入到分类模拟模型M1中，如果预测短信可以触达用户，则直接发送短信。如果预测短信无法触达用户，则针对该分类模拟模型M1，进行对抗文本生成，当生成的对抗文本通过真实的短信触达识别装置识别为可以触达用户时，发送该短信。本发明充分利用文本分类模型和对抗文本技术的技术优势，提高短信触达率。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体地说，涉及一种基于分类模拟模型的提升短信触达率的方法及装置。

背景技术

在短信运营过程中，会期望短信可以百分百触达用户，以达到预期的运营效果。但是实际的短信运营过程，总是有无法触达用户的情况发生，一旦遇到短信无法触达用户时，如何修改使其生成有效的文案保证短信的触达是需要解决的问题。

在人工智能领域中，机器学习模型擅长从数据中学习规律。对抗文本生成是根据已有的文本生成可以改变模型标签的相似文本，但由于语言本身特点，生成的对抗文本可能会改变整体语义，存在诸多不确定性。同时，真实的短信触达识别装置一般延时较长，如果针对真实的短信触达识别装置来进行对抗文本生成，在确定特征词汇以及生成对抗文本的过程中需要多次调用，无法实时获得可替换的特征词汇以及对抗文本。因此，如何跨越技术局限和满足现实需求，如何使用分类模拟模型和对抗文本生成技术提高短信触达率是急需解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明公开了一种基于分类模拟模型提升短信触达率的方法、装置及存储介质，通过分类模拟模型来拟合真实的短信触达识别装置，采用了分类模拟模型和对抗文本生成技术定位短信文本文案优化特征词汇，不断优化短信文案，最终提高短信触达率。

第一方面，本发明公开了一种基于分类模拟模型提升短信触达率的方法，包括以下步骤：

步骤（1）：将无标签的短信样本数据输入到真实的短信触达识别装置M0中，获得带二分类标签的短信样本数据D，对带二分类标签的短信样本数据D训练得到文本分类模拟模型M1；

步骤（2）：将预发送的短信文本，经过分词和去除停用词处理后，得到预处理短信文本序列X_org，将其输入到文本分类模拟模型M1中：

若模型预测结果M1(X_org)=0，则发送短信；

若模型预测结果M1(X_org)=1，则继续步骤（3）；

步骤（3）：将预处理短信文本序列X_org生成对抗文本序列X_adv；

步骤（4）：将对抗文本序列X_adv输入文本分类模拟模型M1中，使得M1(X_adv)=0，然后将对抗文本序列X_adv输入到真实的短信触达识别装置M0中：

若M0(X_adv)=0，则发送短信；

若M0(X_adv)=1，则返回步骤（3），直至真实的短信触达识别装置M0的预测结果为0时，发送短信。