[发明专利]一种基于手机短信的行为分析方法和装置

权利要求书

1.一种基于手机短信的行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：提取手机短信信息；

S2：将所述手机短信信息分别进行关键词比对、规则比对、短信行为分析模型分析，得到对应分析结果；

S3：将所述分析结果融合汇聚，得到融合汇聚后的结果，输出短信行为分析刻画结果；

其中，短信行为分析模型包括：行为意图识别及关键要素提取。

2.根据权利要求1所述的一种基于手机短信的行为分析方法，其特征在于，所述的行为意图识别具体步骤为：

S201：对短信数据进行人工标注，根据不同短信内容将其分别归到不同类别；

S202：通过分层抽样的方法，按8:1:1区将数据分训练集、验证集和测试集；

S203：对所述训练集进行去重处理得到词汇表，即根据词汇表的大小随机初始化映射矩阵W_mn，其中m为词汇表的大小，n为词向量的维度；

S204：通过查询W_mn，得到训练样本的向量表示W_i，其中i表示第i个样本；

S205：对W_i进行卷积操作，得到卷积结果f_cnn(w_i；θ_cnn)；

S206：对所述卷积结果f_cnn(w_i；θ_cnn)进行全局特征提取。

3.根据权利要求2所述的一种基于手机短信的行为分析方法，其特征在于，所述对不同f_cnn(w_i；θ_cnn)的卷积结果进行全局特征提取，具体为：采用最大池化提取全局特征，得到短信文本内容的特征表示x_p:

x_p＝f_GMP(f_cnn(w_i；θ_cnn))∈R^D

其中θ_cnn表示模型参数，D为设定的特征维度；

再将x_p进行softmax层作用得到最大得分的类别标签L，其中L计算公式如下：

L＝argmaxsoftmax(x_p)。

4.根据权利要求1所述的一种基于手机短信的行为分析方法，其特征在于，所述的关键要素提取具体步骤为：

S211：对短信数据进行人工标注，将时间、地点、金额、应用名称内容的起始位置进行标签标注；

S212：通过分层抽样的方法，按8:1:1区将数据分训练集、验证集和测试集；

S213：通过训练集进行去重处理得到词汇表，即根据词汇表的大小随机初始化映射矩阵W_ab，其中a为词汇表的大小，b为词向量的维度；

S214：通过查询W_ab，得到训练样本的向量表示W_I，其中I表示第I个样本；

S215：对W_I进行RNN操作，得到特征提取结果f_rab(w_I；θ_rab)。

5.据权利要求4所述的一种基于手机短信的行为分析方法，其特征在于，所述对W_I进行RNN操作，得到特征提取结果f_rab(w_I；θ_rab)，具体为：采用双向特征提取，将提取结果进行拼接，将特征提取结果进行softmax到最大得分的类别标签Q，

Q＝argmaxsoftmax(f_rab(w_I；θ_rab))，其中θ_rab表示模型参数。