基于Word2vec的短信向量化算法

• 作者: 张小川 张浩然 王贵新 郑孝宗
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 深度置信网络 深度学习 短信 向量化
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 协议·算法及仿真
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TP29
• 字数: 3109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.04.013

摘要

针对目前垃圾短信过滤效果有待提高的问题,提出一种新的短信特征提取方法.该方法采用了建立在深度学习理论基础上的最新成果和Word2vec工具.基于中文短信的内容和结构特点,利用该工具设计了一个短信向量化算法.该算法能有效地将每条短信与一个向量对应,在深度置信网络上利用该算法对垃圾短信进行分类实验.实验结果表明,推广性能比已有报道结果提高了约5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小川	重庆理工大学计算机学院	44	178	8.0	9.0
2	郑孝宗	重庆工程学院软件学院	9	13	2.0	3.0
3	王贵新	重庆工程学院软件学院	11	15	3.0	3.0
4	张浩然	重庆工程学院软件学院	6	12	2.0	3.0