[發明專利]通信防詐騙方法、裝置、計算機可讀介質及電子設備

有效

• 申請號: 201810327176.6
• 申請日: 2018-04-12
• 公開（公告）號: CN110309299B
• 公開（公告）日: 2023-01-20
• 發明（設計）人: 羅家潤
• 申請（專利權）人: 騰訊科技(深圳)有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/36;G06F40/289
• 代理公司: 深圳市聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 劉抗美

1.一種通信防詐騙方法，其特征在于，包括：

提取相關于當前通訊的文本信息的詞向量，所述文本信息的詞向量表示為X＝{X₁,X₂,…,X_n}，n為大于或等于1的正整數，表示所述文本信息經過分詞后的詞語數量；t時刻的詞向量X_t是一個m維的向量，1≤t≤n，m為大于等于1的正整數；

根據所述文本信息的詞向量獲得所述文本信息的句向量；

根據所述文本信息的句向量獲得所述當前通訊的詐騙類型概率分布；

根據所述當前通訊的詐騙類型概率分布確定所述當前通訊的目標詐騙類型；

其中，根據所述文本信息的詞向量獲得所述文本信息的句向量，包括：

將所述文本信息的詞向量輸入至訓練好的遞歸神經網絡；

通過所述遞歸神經網絡輸出所述文本信息的句向量；

其中，通過所述遞歸神經網絡輸出所述文本信息的句向量，包括：

根據前一隱藏狀態h_t-1和當前詞向量X_t獲得當前遺忘向量f_t、當前信息向量i_t、當前候選單元狀態向量以及當前輸出向量o_t；

根據所述當前遺忘向量f_t、前一單元狀態向量C_t-1、所述當前信息向量i_t和所述當前候選單元狀態向量獲得當前單元狀態向量C_t；

根據所述當前輸出向量o_t和所述當前單元狀態向量C_t獲得當前隱藏狀態h_t；

根據所述當前隱藏狀態h_t獲得所述文本信息的句向量，將所述文本信息的句向量按順序一個步驟輸入一個詞向量，取最后一個步驟的隱藏狀態h_n作為所述文本信息的句向量；或者，對所有步驟的隱藏狀態加權或者直接平均作為所述文本信息的句向量；

用公式表示如下：

h_t＝o_t⊙tanh(C_t)

當前信息向量i_t用于表示記憶當前時間t的輸入信息X_t，當前遺忘向量f_t用于表示選擇忘記當前時間t之前的信息，當前輸出向量o_t用于表示將當前隱藏狀態h_t輸出到下一時間t+1；T為變換映射矩陣；為當前時間t的當前候選單元狀態向量，則該當前候選單元狀態向量的傳送為前一時間t的前一單元狀態向量C_t-1與當前遺忘向量f_t的點乘與當前候選單元狀態向量與當前信息向量i_t的點乘的和，代表部分忘記當前時間t之前的前一單元狀態向量C_t-1再根據當前時間t的輸入對記憶的影響獲得更新后的當前單元狀態向量C_t；根據當前時間t的當前單元狀態向量C_t和當前輸出向量o_t的點乘獲得當前時間t的當前隱藏狀態h_t。

2.根據權利要求1所述的通信防詐騙方法，其特征在于，還包括：

獲取樣本數據，所述樣本數據包括正樣本數據和負樣本數據；

根據不同的詐騙類型，對所述樣本數據進行標注；

利用標注的所述樣本數據訓練所述遞歸神經網絡。

3.根據權利要求2所述的通信防詐騙方法，其特征在于，利用標注的所述樣本數據訓練所述遞歸神經網絡，包括：

對標注的所述樣本數據進行分詞，獲得所述樣本數據的分詞結果；

對所述樣本數據的分詞結果進行處理，獲得所述樣本數據的詞向量；

利用所述樣本數據的詞向量訓練所述遞歸神經網絡，獲得所述遞歸神經網絡的參數；

通過所述遞歸神經網絡輸出所述樣本數據的句向量。