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申请/专利权人：北京秒信科技有限公司

摘要：本发明涉及电信诈骗监测识别技术领域，具体涉及基于智能分析的电信诈骗识别分析系统，本发明系统包括数据获取模块、诈骗类型分类模块、电信诈骗判断模块、提醒模块。通过诈骗类型分类模块获得历史诈骗文本数据的诈骗种类，然后电信诈骗判断模块将当前通话文本信息与各诈骗种类精准匹配分析，判断当前通话是否为电信诈骗。通过本发明系统，简化了检索流程和提高了检索速度，同时提高了对诈骗内容的识别和判断能力，有助于更好地保护用户的权益。

主权项：1.一种基于智能分析的电信诈骗识别分析系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块，用于获取历史诈骗文本数据和当前通话文本信息；诈骗类型分类模块，用于分析所述历史诈骗文本数据，获得所述历史诈骗文本数据的情感波动值，并根据所述情感波动值获得诈骗类型；电信诈骗判断模块，用于基于所述当前通话文本信息，分析用户方的受引导程度，以及分析所述当前通话文本信息与所述诈骗类型的匹配程度，判断当前通话是否为电信诈骗；提醒模块，用于当所述电信诈骗判断模块判断当前通话为电信诈骗时，提醒用户方此次通话风险；所述诈骗类型分类模块包括历史数据预处理单元、情感波动值单元和聚类单元；所述历史数据预处理单元，用于对所述历史诈骗文本数据进行预处理；所述情感波动值单元，用于分析所述历史诈骗文本数据，获得所述历史诈骗文本数据的情感波动值；所述聚类单元，用于根据所述情感波动值，并结合所述历史诈骗文本数据中的高频形容词向量以及高频交易名词向量，对所述历史诈骗文本数据进行聚类分析，获得诈骗类型；所述情感波动值单元被配置为：分析所述历史诈骗文本数据中交易名词和形容词的数量及两者的位置关系，获得所述历史诈骗文本数据的情感波动值；所述聚类单元被配置为：将所述情感波动值以及所述历史诈骗文本数据中的高频形容词向量和高频交易名词向量作为三维指标，采用欧式距离计算各所述历史诈骗文本数据的差异距离，并运用K-means聚类方法对所述历史诈骗文本数据进行聚类分析，获得诈骗类型；所述电信诈骗判断模块包括当前数据预处理单元、受引导程度单元、匹配程度单元和诈骗风险单元；所述当前数据预处理单元，用于对所述当前通话文本信息进行预处理；所述受引导程度单元，用于分析所述当前通话文本信息中的用户方与对方交互关系，得到用户方的受引导程度；所述匹配程度单元，用于分析所述当前通话文本信息与所述诈骗类型中的交易名词和形容词的相似度，得到所述当前通话文本信息与所有所述诈骗类型的匹配程度；所述诈骗风险单元，用于根据所述受引导程度和所述匹配程度，获得当前通话的诈骗风险；所述受引导程度单元被配置为：分析所述当前通话文本信息中对方通话词数量的占比，以及分析当前通话文本信息中对方与用户方通话内容的相关性，得到用户方的受引导程度。

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