[发明专利]一种短信息分类方法及装置

说明书

本发明提供一种短信息分类方法及装置，其中，所述短信息分类方法包括：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，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。本发明的方案，通过预先设置的分类模型，能够对短信息所属的短信息类型进行准确地判定，实现对短信息的智能管理，方便用户对短信息进行查询整理。

技术领域

本发明涉及文本分类统计技术领域，特别是涉及一种短信息分类方法及装置。

背景技术

目前，终端中的短信息(包括通知中心的文本消息)基本没有分类，或者仅采用发送方号码进行分类存储，按接收的时间进行排列。

这样，当终端中存储有大量短信息时，上述分类方式会使得用户查询整理短信息时极为不便。例如，用户想要找几天前招商银行发送的信用卡还款短信，这时需要用户在大量的招商银行发送的短信中手工查找，费时费力。即使用户经常手动整理短信息，也容易出现误删及漏删的情况。

发明内容

本发明的目的在于提供一种短信息分类方法及装置，以解决现有的分类短信息的方式使得用户查询整理短信息时极为不便的问题。

为了实现上述的目的，本发明提供一种短信息分类方法，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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：