[发明专利]一种基于深度学习算法的异常垃圾短信识别方法及系统在审
| 申请号： | 201810916290.2 | 申请日： | 2018-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN109299251A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 赵生捷;姜倩云;杨恺 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F17/27;H04W4/14;H04W12/12 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 短信文本 垃圾短信识别 拼音文本 学习算法 拼音 预处理 卷积神经网络 垃圾短信 符号库 预配置 去除 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习算法的异常垃圾短信识别方法，其特征在于，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。
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