[发明专利]基于朴素贝叶斯优化下的卷积神经网络诈骗短信分类方法和系统在审
| 申请号： | 202010008497.7 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111198947A | 公开（公告）日： | 2020-05-26 |
| 发明（设计）人： | 石嘉;王秀丽;李盛超 | 申请（专利权）人： | 南京中新赛克科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 苏虹 |
| 地址： | 210012 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯优化下的卷积神经网络诈骗短信分类方法和系统，建立模板库，将待判别短信与模板库中的短信模板进行匹配分类；模板匹配失败的短信通过textCNN模型进行二次判别，经textCNN模型判别成功的短信完成分类，确定为诈骗短信；textCNN模型判别失败的短信通过计算贝叶斯概率进行再次分类，贝叶斯概率未成功分类的短信，则确定为非诈骗短信。本发明实现了朴素贝叶斯与textCNN并行的短信诈骗分类的方案，且通过关键字的统计生成模板对整个模型进行优化，同时还能进行模板库自增实现自学习，使得短信诈骗分类准确率和召回率都得到大幅度提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 朴素 贝叶斯 优化 卷积 神经网络 诈骗 短信 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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