厦门市美亚柏科信息股份有限公司涂自龙获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种融合多元信息的黑灰产短信识别方法及其系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115878806B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310003772.X,技术领域涉及:G06F16/353;该发明授权一种融合多元信息的黑灰产短信识别方法及其系统是由涂自龙;朱振水;王仁斌;陈孝云设计研发完成,并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合多元信息的黑灰产短信识别方法及其系统在说明书摘要公布了:本发明提出了一种融合多元信息的黑灰产短信识别方法,包括:对获取的原始文本进行AI文本还原生成正常文本,所述正常文本经特征提取后,将提取获得的特征向量输入预先设置的AI文本分类模型中,完成正常特征分类任务;对获取的原始文本进行多元特征提取,并进一步进行多元特征融合,完成多模态分类任务;将获取的正常文本的特征与多元信息特征这两个模态下的特征进行多模态融合,完成多元特征分类任务;进行加权loss更新得到最终的多任务学习模型。通过融合多元特征信息以提高AI建模技术的模型识别效果,减小误差的累积传递;同时结合多模态融合与多任务学习增强模型效果;再通过数据增强方法提升模型鲁棒性与泛化能力,并解决传统做法中的痛点问题。
本发明授权一种融合多元信息的黑灰产短信识别方法及其系统在权利要求书中公布了:1.一种融合多元信息的黑灰产短信识别方法,其特征在于,该方法包括如下步骤: S1、对获取的原始文本进行AI文本还原生成正常文本,所述正常文本经特征提取后,将提取获得的特征向量输入预先设置的AI文本分类模型中,完成正常特征分类任务task1; S2、对获取的原始文本进行多元特征提取,并进一步进行多元特征融合,再将获得的多元特征向量输入预先设置的AI文本分类模型中,完成多模态分类任务task2; S3、将S1获取的所述正常文本的特征与S2中经多元特征融合获得的多元信息特征这两个模态下的特征进行多模态融合,再将获得的多模态向量输入预先设置的AI文本分类模型中,完成多元特征分类任务task3; S4、将所述正常特征分类任务task1、所述多模态分类任务task2以及所述多元特征分类任务task3进行加权loss更新得到最终的多任务学习模型; 其中,所述正常特征分类任务task1、所述多模态分类任务task2以及所述多元特征分类任务task3同时进行;所述AI文本还原使用基于FairSeq工具库的AI文本还原模型,所述AI文本分类模型采用集成学习CastBoost; 所述多元特征提取包括:根据字符分词规则CharTokenizerRule对所述原始文本进行分词,分词后对句子中每个字符进行编码特征提取,获取每个字符的所述多元信息特征,所述多元信息特征包括Bert特征、拼音特征、笔画特征、字型结构特征、四角编码特征、五笔特征、郑码特征、偏旁部首特征、Unicode编码特征、GBK编码特征、TFIDF特征;采用线性映射Linear将获取的所述多元信息特征进行特征维度扩充,并确保映射为相同的维度;将线性映射Linear后的特征进行特征拼接FeatureConcat,完成所述多元特征提取。
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