[发明专利]基于FastText算法的邮件系统高精度智能防误判方法及装置在审
| 申请号： | 201910157493.2 | 申请日： | 2019-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN109831373A | 公开（公告）日： | 2019-05-31 |
| 发明（设计）人： | 陈颖棠;陈宁 | 申请（专利权）人： | 论客科技（广州）有限公司 |
| 主分类号： | H04L12/58 | 分类号： | H04L12/58;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 颜希文;麦小婵 |
| 地址： | 510000 广东省广州市番禺区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FastText算法的邮件系统高精度智能防误判方法，包括：将用户发送的正常邮件的content打上该邮件的sender域名标签形成一种映射关系；所述用户正常邮件的content和sender域的映射数据通过所述FastText算法进行训练学习，得到可用的训练模型；将接收的邮件通过所述可用的训练模型进行识别判断，过滤垃圾邮件；本发明还公开了一种基于FastText算法的邮件系统高精度智能防误判装置、存储介质及终端设备；本发明基于FastText算法生成训练模型对邮件进行预判过滤，解决现有技术中过滤垃圾邮件效率低和误差大的技术问题，实现高效率、高精度的过滤垃圾邮件。 | ||
| 搜索关键词： | 算法 过滤 垃圾邮件 训练模型 邮件系统 正常邮件 防误判 可用 智能 防误判装置 标签形成 存储介质 算法生成 训练学习 映射关系 映射数据 用户发送 终端设备 高效率 预判 | ||
【主权项】：
1.一种基于FastText算法的邮件系统高精度智能防误判方法，其特征在于，包括：通过FastText算法对建立的邮件识别模型进行训练学习，得到可用的训练模型；将接收的邮件通过所述可用的训练模型进行识别判断，过滤垃圾邮件；所述通过FastText算法对建立的邮件识别模型进行训练学习，得到可用的训练模型，包括：将用户发送的正常邮件的content打上该邮件的sender域名标签形成一种映射关系；所述用户正常邮件的content和sender域的映射数据通过所述FastText算法进行训练学习，得到可用的训练模型。
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