[发明专利]一种短信息分类方法及装置

权利要求书

1.一种短信息分类方法，其特征在于，包括：

识别接收的短信息中的预设特征词；

将所述短信息中的预设特征词替换为与所述预设特征词对应的特征符号；

确定第一分类模型，其中，所述第一分类模型对应的短信息类型包括至少一种第一短信息类型和非第一短信息类型；

从所述第一分类模型的高频字字向量库中，读取所述特征符号的符号向量和所述短信息中除所述预设特征词之外的其余字的字向量；

根据所述第一分类模型，对读取的符号向量和字向量进行加权运算，得到第一运算结果；

根据所述第一运算结果，判定所述短信息的类型为所述第一短信息类型或所述非第一短信息类型；

所述根据所述第一分类模型，对读取的符号向量和字向量进行加权运算，得到第一运算结果的步骤，包括：

根据所述第一分类模型，对所述读取的符号向量和字向量进行处理，得到与所述短信息对应的信息向量；

确定每种第一短信息类型和所述非第一短信息类型的与所述信息向量对应的权重系数向量，其中，所述信息向量中的信息值与所述权重系数向量中的权重系数一一对应；

利用所述信息向量与确定的每种短信息类型的权重系数向量进行加权运算，得到至少两个预测量化值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述短信息的类型为所述非第一短信息类型，确定第二分类模型，其中，所述第二分类模型对应的短信息类型包括至少一种第二短信息类型和非第二短信息类型；

从所述第二分类模型的高频字字向量库中，读取所述特征符号的符号向量和所述短信息中除所述预设特征词之外的其余字的字向量；

根据所述第二分类模型，对读取的符号向量和字向量进行加权运算，得到第二运算结果；

根据所述第二运算结果，判定所述短信息的类型为所述第二短信息类型或所述非第二短信息类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一运算结果，判定所述短信息的类型为所述第一短信息类型或所述非第一短信息类型的步骤，包括：

比较所述至少两个预测量化值，得到所述至少两个预测量化值中的最大的预测量化值；

判定所述短信息的类型为所述最大的预测量化值对应的短信息类型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别接收的短信息中的预设特征词的步骤之前，所述方法还包括：

对所述接收的短信息进行规范处理；

所述识别接收的短信息中的预设特征词的步骤包括：

识别所述规范处理后的短信息中的预设特征词。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述读取所述短信息中除所述预设特征词之外的其余字的字向量的步骤，包括：

根据文本分词技术，获取所述短信息中除所述预设特征词之外的其余字中的词语；

读取所述获取的词语的词向量和所述短信息中除所述预设特征词及所述获取的词语之外的其余字的字向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一运算结果，判定所述短信息的类型为所述第一短信息类型或所述非第一短信息类型的步骤之后，所述方法还包括：

将所述短信息分类保存至其所属的短信息类型中。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一运算结果，判定所述短信息的类型为所述第一短信息类型或所述非第一短信息类型的步骤之后，所述方法还包括：

输出所述预设特征词中的至少一个。