基于改进的CNN-LSTM的垃圾短信判别方法
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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。
基本信息
专利标题 ：
基于改进的CNN-LSTM的垃圾短信判别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109743732A
申请号 ：
CN201811563659.2
公开（公告）日 ：
2019-05-10
申请日 ：
2018-12-20
授权号 ：
CN109743732B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
黄胜陈龙能司朋涛贾艳秋
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
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN201811563659.2
主分类号 ：
H04W12/12
IPC分类号 ：
H04W12/12 G06K9/62 H04W4/14
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2019-06-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 12/12
申请日 : 20181220
申请日 : 20181220
2019-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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