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龙图腾网获悉号百信息服务有限公司申请的专利垃圾短信分类的方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116089606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211515975.9，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权垃圾短信分类的方法、装置、电子设备及存储介质是由李宏图;郭心如;吴仲文;柏京;朱运坤;崔隆;贾泉臻;卢丹;高千惠设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本垃圾短信分类的方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种垃圾短信分类的方法、装置、电子设备及存储介质。垃圾短信分类的方法包括步骤：S1、短信文本预处理，从通信网络上下载短信数据集作为单词向量生成的基础数据集合，采用向量空间模型将单词集合形成单词‑文本矩阵；S2、包括话题特征向量和上下文特征向量的短信特征向量生成，话题特征向量通过单词‑文本矩阵做矩阵的奇异值分解后得到，上下文特征向量用于根据中心词预测上下文的概率；S3、神经网络融合与训练，用于处理短信文本的分类器的训练任务，分类器用于区分短信是否为垃圾短信；S4、短信分类判别。依据本发明的垃圾短信分类方法使话题特征和上下文特征能互相弥补对方的缺点，实现多特征融合，从而实现对垃圾短信的精确分类。

本发明授权垃圾短信分类的方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种垃圾短信分类的方法，包括如下步骤： S1、短信文本预处理，从通信网络上下载短信数据集作为单词向量生成的基础数据集合，所述短信数据集包括分类标签和短信内容，所述分类标签包括正常、商业广告、骚扰、诈骗、办发票、办贷款、房地产，把每一条短信看作一个文本，则所有的短信的集合构成文本集合为D＝{d1，d2，…，dn},该文本集合中有n个文本；采用精确模式对每条短信进行分词处理，过滤掉停用词，形成单词集合，所有文本中出现的单词构成单词集合W＝{w1，w2，…，wm}； 采用向量空间模型将单词集合形成单词-文本矩阵： S2、短信特征向量生成，其中，短信特征向量包括：话题特征向量和上下文特征向量，所述话题特征向量用于标识包括同义词、多义词的语义表达，通过S1步骤中的单词-文本矩阵做矩阵的奇异值分解后得到，所述上下文特征向量用于根据中心词预测上下文的概率， 其中，步骤S2中，提取话题特征向量，通过对单词-文本向量空间矩阵做奇异值分解，得到话题特征向量， 其中，对单词-矩阵进行矩阵的奇异值分解过程，是将原始的单词-文本矩阵分解为三个矩阵：话题特征矩阵、奇异值矩阵、文档矩阵，其中，所述三个矩阵相乘，等于原始矩阵， 对于含有m个单词，n个文档的单词-频度特征矩阵Am×n的奇异值分解，可以表示为：A＝U∑VT，其中U是m阶正交方阵,它的每个列向量为A的左奇异向量；V是n阶正交方阵，它的每一列是A的右奇异向量；Σ是m×n阶的对角矩阵，该矩阵在斜线部分有值，其余的都为0，有值的元素降序排列，其对角线元素称为A的奇异值，按照从大到小顺序排列， 等式右边的U矩阵为话题特征矩阵； S3、神经网络融合与训练，所述神经网络为一个多层感知机，所述多层感知机包括输入层、隐藏层和输出层，所述神经网络用于处理短信文本的分类器的训练任务，所述分类器用于区分所述短信是否为垃圾短信；所述多层感知机的输入层的每一个神经元为一个二元组数据，所述二元组数据内容包括话题特征向量和上下文特征向量，二元组的输入进行线性组合；输出预测分类，经过多轮迭代，最终获得稳定的分类器； S4、短信分类判别，将一条未知分类的短信，形成对应的话题特征矩阵以及上下文特征矩阵，输入到多层感知机训练得到的分类器中，得到该短信的分类结果，并根据业务需求，做出相应的处理，或拦截，或放行、下发短信。

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