基于改进的CNN-LSTM的垃圾短信判别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811563659.2
IPC分类号：H04W12/12;G06K9/62;H04W4/14
申请日期：
2018-12-20
申请人：
重庆邮电大学

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著录项信息

专利名称	基于改进的CNN-LSTM的垃圾短信判别方法
申请号	CN201811563659.2	申请日期	2018-12-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-05-10	公开/公告号	CN109743732A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04W12/12 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04W 无线通信网络〔2009.01〕 H04W12/00 安全装置，例如接入安全或欺诈检测；鉴权，例如检验用户身份或权限；保密或匿名〔2009.01〕 H04W12/12 欺诈检测〔2009.01〕	IPC分类号	H;0;4;W;1;2;/;1;2;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;H;0;4;W;4;/;1;4查看分类表>
申请人	重庆邮电大学	申请人地址	重庆市南岸区崇文路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆邮电大学	当前权利人	重庆邮电大学
发明人	黄胜;陈龙能;司朋涛;贾艳秋
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提出一种基于改进的CNN‑LSTM的垃圾短信判别方法，其步骤在于，首先进行文本长度均值化，把文本最长的长度和大部分文本集中的长度做均值，长度不足的进行特征扩展，长度过长的短信文本进行特征重要性排序并选择，然后从大规模背景语料训练中得到具有语义特征信息的Glove词向量作为深层神经网络的初始输入。下一步再构建改进的CNN‑LSTM的垃圾短信识别的模型。最后将输出放入Softmax分类器中得出分类结果。此发明不仅可以改善深度学习参数过多的问题，还可以更好地整合短信文本特征，具有很好的研究意义和应用价值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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