[发明专利]一种基于机器学习的英文邮件签名提取方法及系统有效
| 申请号： | 201710928672.2 | 申请日： | 2017-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN107977399B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 宋东旭;罗丁;杨浩 | 申请（专利权）人： | 北京知道未来信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62;G06Q10/10 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 余长江 |
| 地址： | 100102 北京市朝阳区阜*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的英文邮件签名提取方法，包括以下步骤：通过正则切分方式，对待处理的英文邮件进行签名提取，获取一部分签名数据；提取样本签名数据的行特征，将所述行特征输入SVM进行训练获得训练模型；所述行特征包括sender比对特征；对于通过正则切分方式无法提取获得签名数据的英文邮件数据，通过训练模型，识别英文邮件中的签名行，对签名行进行合并后获得另一部分签名数据。能够从英文邮件数据中准确地提出发件人的个人信息，从而解决了在对邮件数据的数据挖掘中，经常挖掘到邮箱就无法继续深入的难题。且提取结果具有较高的准确率，具有很高的泛用性。同时提供对应该方法的系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 英文 邮件 签名 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的英文邮件签名提取方法，包括以下步骤：通过正则切分方式，对待处理的英文邮件进行签名提取，获取一部分签名数据；提取样本签名数据的行特征，将所述行特征输入SVM进行训练获得训练模型；所述行特征包括sender比对特征；对于通过正则切分方式无法提取获得签名数据的英文邮件数据，通过训练模型，识别英文邮件中的签名行，对签名行进行合并后获得另一部分签名数据。
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