[发明专利]一种垃圾信息检测方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种垃圾信息检测方法，其特征在于，应用于服务端，包括：

获取客户端的用户生成内容；

对所述用户生成内容分别进行归一化处理和分词处理，获得待检测分词；

利用Skip-Gram模型将所述待检测分词映射为待检测向量；

利用LSTM模型检测所述待检测向量，获得检测结果。

2.根据权利要求1所述的垃圾信息检测方法，其特征在于，所述获取客户端的用户生成内容，包括：

按照所述LSTM模型的输入规则从所述客户端获取所述用户生成内容。

3.根据权利要求2所述的垃圾信息检测方法，其特征在于，所述LSTM模型的训练过程包括：

获取训练词向量；

从所述训练词向量中随机选取多个预设大小的训练样本；

利用当前LSTM模型处理每个训练样本，获得多个训练结果；

针对任一个训练结果，计算当前训练结果与当前训练结果对应的训练样本的真实检测结果的误差，获得多个误差；

将所述多个误差的平均值确定为当前LSTM模型的误差值；

若所述误差值小于预设误差阈值，则将当前LSTM模型确定为所述LSTM模型。

4.根据权利要求3所述的垃圾信息检测方法，其特征在于，还包括：

若所述误差不小于所述预设误差阈值，则执行所述从所述训练词向量中随机选取多个预设大小的训练样本的步骤。

5.根据权利要求1所述的垃圾信息检测方法，其特征在于，还包括：

计算所述检测结果的准确率，若所述准确率低于预设准确率阈值，则对所述LSTM模型进行热更新。

6.根据权利要求1所述的垃圾信息检测方法，其特征在于，所述LSTM模型包括：输入层、隐藏层和输出层，每个层添加有Dropout操作。

7.根据权利要求1至6任一项所述的垃圾信息检测方法，其特征在于，所述服务端和所述客户端通过gRPC进行通信。

8.一种垃圾信息检测装置，其特征在于，应用于服务端，包括：

获取模块，用于获取客户端的用户生成内容；

预处理模块，用于对所述用户生成内容分别进行归一化处理和分词处理，获得待检测分词；

向量化模块，用于利用Skip-Gram模型将所述待检测分词映射为待检测向量；

检测模块，用于利用LSTM模型检测所述待检测向量，获得检测结果。

9.一种垃圾信息检测设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至7任一项所述的垃圾信息检测方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的垃圾信息检测方法。