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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811563659.2 | 专利名称: | 基于改进的CNN-LSTM的垃圾短信判别方法 |
申请日: | 2018-12-20 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04W12/128搜分类 垃圾处理搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 16900.0元 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |