[发明专利]一种推送信息分类方法及系统有效
| 申请号： | 201711056833.X | 申请日： | 2017-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN109947932B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 蒋忠强;梁俊;全兵;杨静;李婧;桑永胜;严明 | 申请（专利权）人： | 中移（苏州）软件技术有限公司;中国移动通信集团公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/04;H04W4/14 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 郭润湘 |
| 地址： | 215163 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种推送信息分类方法及系统，用于提高推送信息分类的效率和准确性，该方法包括获取推送信息对应的文本信息；将所述文本信息进行分词处理，获得所述文本信息对应的词组序列；对所述词组序列中的每个词组进行向量编码后，输入到深度神经网络模型；根据所述深度神经网络模型的输出结果，确定所述推送信息为垃圾信息，并确定所述推送信息在垃圾信息中的类型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 推送 信息 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种推送信息分类方法，其特征在于，该方法包括：获取推送信息对应的文本信息；将所述文本信息进行分词处理，获得所述文本信息对应的词组序列；对所述词组序列中的每个词组进行向量编码后，输入到深度神经网络模型；其中，所述深度神经网络模型包括回复式双向LSTM层和前向Softmax层，所述回复式双向LSTM层用于解析所述每个词组的多层含义，更新所述每个词组对应的所述向量编码，所述前向Softmax层根据所述更新后的所述向量编码对所述每个词组进行分类，并将所述分类中词组数量最多的分类作为所述深度神经网络模型的输出结果；根据所述深度神经网络模型的输出结果，确定所述推送信息为垃圾信息，并确定所述推送信息在垃圾信息中的类型。
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