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龍圖騰網獲悉號百信息服務有限公司申請的專利垃圾短信分類的方法、裝置、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116089606B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211515975.9，技術領域涉及：G06F16/355；該發明授權垃圾短信分類的方法、裝置、電子設備及存儲介質是由李宏圖;郭心如;吳仲文;柏京;朱運坤;崔隆;賈泉臻;盧丹;高千惠設計研發完成，并于2022-11-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本垃圾短信分類的方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種垃圾短信分類的方法、裝置、電子設備及存儲介質。垃圾短信分類的方法包括步驟：S1、短信文本預處理，從通信網絡上下載短信數據集作為單詞向量生成的基礎數據集合，采用向量空間模型將單詞集合形成單詞?文本矩陣；S2、包括話題特征向量和上下文特征向量的短信特征向量生成，話題特征向量通過單詞?文本矩陣做矩陣的奇異值分解后得到，上下文特征向量用于根據中心詞預測上下文的概率；S3、神經網絡融合與訓練，用于處理短信文本的分類器的訓練任務，分類器用于區分短信是否為垃圾短信；S4、短信分類判別。依據本發明的垃圾短信分類方法使話題特征和上下文特征能互相彌補對方的缺點，實現多特征融合，從而實現對垃圾短信的精確分類。

本發明授權垃圾短信分類的方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種垃圾短信分類的方法，包括如下步驟： S1、短信文本預處理，從通信網絡上下載短信數據集作為單詞向量生成的基礎數據集合，所述短信數據集包括分類標簽和短信內容，所述分類標簽包括正常、商業廣告、騷擾、詐騙、辦發票、辦貸款、房地產，把每一條短信看作一個文本，則所有的短信的集合構成文本集合為D＝{d1，d2，…，dn},該文本集合中有n個文本；采用精確模式對每條短信進行分詞處理，過濾掉停用詞，形成單詞集合，所有文本中出現的單詞構成單詞集合W＝{w1，w2，…，wm}； 采用向量空間模型將單詞集合形成單詞-文本矩陣： S2、短信特征向量生成，其中，短信特征向量包括：話題特征向量和上下文特征向量，所述話題特征向量用于標識包括同義詞、多義詞的語義表達，通過S1步驟中的單詞-文本矩陣做矩陣的奇異值分解后得到，所述上下文特征向量用于根據中心詞預測上下文的概率， 其中，步驟S2中，提取話題特征向量，通過對單詞-文本向量空間矩陣做奇異值分解，得到話題特征向量， 其中，對單詞-矩陣進行矩陣的奇異值分解過程，是將原始的單詞-文本矩陣分解為三個矩陣：話題特征矩陣、奇異值矩陣、文檔矩陣，其中，所述三個矩陣相乘，等于原始矩陣， 對于含有m個單詞，n個文檔的單詞-頻度特征矩陣Am×n的奇異值分解，可以表示為：A＝U∑VT，其中U是m階正交方陣,它的每個列向量為A的左奇異向量；V是n階正交方陣，它的每一列是A的右奇異向量；Σ是m×n階的對角矩陣，該矩陣在斜線部分有值，其余的都為0，有值的元素降序排列，其對角線元素稱為A的奇異值，按照從大到小順序排列， 等式右邊的U矩陣為話題特征矩陣； S3、神經網絡融合與訓練，所述神經網絡為一個多層感知機，所述多層感知機包括輸入層、隱藏層和輸出層，所述神經網絡用于處理短信文本的分類器的訓練任務，所述分類器用于區分所述短信是否為垃圾短信；所述多層感知機的輸入層的每一個神經元為一個二元組數據，所述二元組數據內容包括話題特征向量和上下文特征向量，二元組的輸入進行線性組合；輸出預測分類，經過多輪迭代，最終獲得穩定的分類器； S4、短信分類判別，將一條未知分類的短信，形成對應的話題特征矩陣以及上下文特征矩陣，輸入到多層感知機訓練得到的分類器中，得到該短信的分類結果，并根據業務需求，做出相應的處理，或攔截，或放行、下發短信。

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