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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明的基于中文文本多分类的涉诈网址识别方法，属于互联网安全技术领域，包括以下步骤：S1：获取网址的多个中文文本并预处理；S2：对预处理后的中文文本进行中文分词与词嵌入，将分词后的结果编码并调整成长度一致的整数序列列表；S3：对整数序列列表进行编码并输出语言向量；S4：对语言向量进行特征提取，转化为语言特征向量；S5：将语言特征向量处理，输出隐状态特征向量；S6：将隐状态特征向量进行特征提取并输出结果；S7：将特征提取结果，传递给softmax激活函数转化为概率分布；S8：选择概率最大的类别，作为该中文文本的分类结果。该方法不仅对分词器进行了优化，还结合WoBERT和CRNN模型，通过多步骤的处理，实现了对中文文本的精准分类。
主权项：1.基于中文文本多分类的涉诈网址识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取网址的多个中文文本，并对网址的中文文本进行预处理；S2：对预处理后的中文文本进行中文分词与词嵌入，将分词后的结果编码并调整成长度一致的整数序列列表；S3：使用WoBERT模块对S2中的整数序列列表进行编码并输出高层次语义信息的语言向量；S4：利用CNN模块对语言向量进行特征提取，转化为语言特征向量；S5：将S4中的语言特征向量采用RNN模块处理，输出隐状态特征向量；S6：将S5中的隐状态特征向量输入到全连接层，利用全连接层输出特征提取结果；S7：将S6中的特征提取结果，传递给softmax激活函数，softmax函数将全特征提取结果转化为概率分布，每个类别对应一个概率值；S8：选择概率最大的类别，作为该中文文本的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于中文文本多分类的涉诈网址识别方法
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