CN111597806A - 一种基于统计模型识别短信文本模版的方法、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及文本信息识别技术领域,尤其是一种基于统计模型识别短信文本模版的方法、设备及介质，本发明从短信文本内容去反推短信文本模板，通过先收集相似模板的短信文本再做后续处理，在进行两两对比时先获取两条短信中共同的字符；再按公共字符在两文本中出现的顺序进行顺序提取，最后只比较上一步的字符；这样做有如下好处：1)不用全文匹配，省时省力；2)只用选择重点区域比较，更有针对性；3)因为是同一模板，所以必定模板字符同时出现在原文中。由于本发明是基于规则的短信文本模板匹配，短信文本模板识别的正确性很高。本发明还可以减少短信的存储空间，达到约1:10000的存储空间优化。
Description
技术领域
本发明涉及文本信息审核技术领域,尤其是一种基于统计模型识别短信文本模版的方法、设备及介质。
背景技术
作为短信发送平台商，有义务保证在其平台发送的短信均合法合规。因此，需要大量的人工对短信进行审核。在实际审核工作中，会出现大量文本重复审核的情况。如果能够统计出短信文本的模板，则可以很大程度减轻审核人员的工作量。
为了实现这种需求，可以使用基于传统的相似度方法，也可以使用基于深度学习的方法。然而，基于传统的相似度方法普遍是基于文本的模式匹配再计算相似度，当数据量较大时，会导致效率低且准确率低。并且在短信平台，目前都是提前人工报备短信模板，发送的时候在报备的短信模板上填写变量，最后发送。因此这类方法目前不能识别短信文本的模板；另一种基于深度学习的方法，则需要大量的人工标注数据。
综上所述，目前需要一种不依赖人工标注数据，又能解决自动识别出短信文本模板的方法。
现有技术相关知识点介绍：
LSH相似度算法：一种从海量高维数据的高效快速最近邻查找的算法。当面临海量的高维数据时，查找最近邻信息，如果使用线性查找，就显得非常耗时。一种特殊的哈希函数可以解决这问题，使得2个相似度很高的数据以较高的概率映射成同一个hash值，而令2个相似度很低的数据以极低的概率映射成不同的hash值。
发明内容
针对上述现有技术中存在的不足，本发明的目的在于提供了一种基于统计模型识别短信文本模版的方法及装置，解决现有技术准确率低且效率低的问题。
为解决上述问题，本发明公开了一种基于统计模型识别短信文本模版的方法，包括以下步骤：
S1.筛选同一模板的短信文本集合，记作sms_pttDay；
S2.清洗sms_pttDay中所有短信文本数据，删除短信中的网址链接，数字与标点符号，清洗后的sms_pttDay，记作clean_sms_pttDay；
S3.把同一模板的短信文本或者相似模板的短信文本筛选出来，具体方法为使用文本相似度算法把相似度比较高的短信文本收集到一个集合，多个集合分别记作sms_template_set_1～sms_template_set_i；
S4.对每个sms_template_set_i都进行如下的操作:
S41.把单条短信字符串变成有顺序的单字符数组，记作charsi；
S42.任意取集合中的一条短信文本作为基准比较短信base；
S43.用base去遍历剩余短信，提取base与charsi中的公共字符，base与charsi求交集，结果记作common_chars；
S44.定位公共字符common_chars在base与charsi中的位置，通过字符串查找函数，按顺序依次提取common_chars在base与charsi中的字符，对应为s1,s2；
S45.通过字符串模式匹配，找出s1与s2中所有公共序列，记作seg1...segn；
S46.顺序拼接seg1...segn，segn前后用{var}分隔,记作temp_cand1～temp_candi；
S47.每个temp_candi中的segn总数记作number_seg,选择number_seg相同的temp_candi，组成的集合为candinate1～candinatei,然后对每个集合进行最终模板的选择；
S48.从sms_template_set_i中剩余的短信中选择任一条作为新的base，回到S43进行循环，直到处理完sms_template_set_i所有数据；
S5.按照S4的步骤依次提取sms_template_set_1～sms_template_set_i中的模板，并且最终的模板都加入真模板集合template_sms。
作为优先，S1采用天为时间片筛选同一模板的短信文本集合。
作为优先，S3的具体步骤如下：采用融合simhash和minhash的LSH的相似度算法对clean_sms_pttDay下所有短信文本进行两两计算，输出相似度的值；当两种算法对同样两条短信文本都计算得出高相似度值时，才能把两条短信文本归属同一个模板集合；最后会生成多个集合，每个集合中的短信文本都是彼此相似的，记作sms_template_set_1～sms_template_set_i；相反，把没有选中模版集合的短信文本加入到下一天的sms_pttDay数据中继续进行数据筛选。
作为优先，融合simhash和minhash的LSH的相似度算法还可替换为以下算法：基于余弦相似性的Random Binary Projection LSH；基于欧式距离E2LSH；还有基于汉明距离的Bit Sampling LSH。
作为优先，S46的具体步骤如下：
S461.把segn字符数小于2的用{var}替换掉；
S462.替换后，当连续多个{var}一起出现时，则合并为一个{var},表现形式为temp_candi＝{var}seg1{var}...{var}segn{var}。
作为优先，S47的具体步骤如下：
对每个candinatei都进行如下的操作:
S471.依次取temp_cand1～temp_candi中seg1，组成seg1_set集合；在此集合中两两遍历寻找公共字符串，取其中出现次数最多的公共字符串part1_temp为seg1_set的模板；
S472.依次取temp_cand1～temp_candi中segi,组成segi_set集合；在此集合中两两遍历寻找公共字符串，取其中出现次数最多的公共字符串parti_temp为segi_set的模板；
S473.最后candinatei集合为已识别出短信文本模板的短信文本，并且模板为{var}part1_temp{var}part2_temp...{var}parti_temp{var},把最终的这个模板加到真模板集合template_sms；
S474.从sms_template_set_i中,剔除已识别模板的短信文本candinatei与base_sms_i_chars，当number_seg孤立时与当segi不包含parti_temp时，则把对应的temp_candx踢出candinatei。
为解决上述问题，本发明还公开了一种计算设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据所述的方法中的任一方法的指令。
为解决上述问题，本发明还公开了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据所述的方法中的任一方法。
由于采用上述技术方案，本发明有着如下有益效果：
A.从短信文本内容去反推短信模板，通过先收集相似模板的短信文本再做后续处理，在进行两两对比时先获取两条短信中共同的字符；再按公共字符在两文本中出现的顺序进行顺序提取，最后只比较上一步的字符；这样做有如下好处：1)不用全文匹配，省时省力；2)只用选择重点区域比较，更有针对性；3)因为是同一模板，所以必定模板字符同时出现在原文中。
B.由于本发明是基于规则的短信文本模板匹配，短信文本模板识别的正确性很高。
C.本发明还可以减少短信的存储空间，达到约1:10000的存储空间优。
D.本发明还可以提升后续任务的计算速度。之前是对短信原文做处理，后续只用对短信模板做处理，这可以把短信压缩成千上万倍,所以对应的计算时间也降低了成千上万倍。
E.相对与深度学习识别短信模板的方法，本发明不依赖人工标注数据，不依赖模型准确率，不依赖大量的计算资源去训练模型。
附图说明
图1是本发明的整体流程示意图；
图2是按天收集的同一模板的20条短信；
图3是筛选出的相似度较高的集合1和集合2；
图4为从候选模板集合中精确提取出的最终模板。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
为解决上述问题，本发明公开了一种基于统计模型识别短信文本模版的方法及装置，如图1所述，包括以下步骤：
S1.筛选同一模板的短信文本集合，记作sms_pttDay；
S2.清洗sms_pttDay中所有短信文本数据，删除短信中的网址链接，数字与标点符号，清洗后的sms_pttDay，记作clean_sms_pttDay；
S3.把同一模板的短信文本或者相似模板的短信文本筛选出来，具体方法为使用文本相似度算法把相似度比较高的短信文本收集到一个集合，多个集合分别记作sms_template_set_1～sms_template_set_i；
S4.对每个sms_template_set_i都进行如下的操作:
S41.把单条短信字符串变成有顺序的单字符数组，记作charsi；
S42.任意取集合中的一条短信文本作为基准比较短信base；
S43.用base去遍历剩余短信，提取base与charsi中的公共字符，base与charsi求交集，结果记作common_chars；
S44.定位公共字符common_chars在base与charsi中的位置，通过字符串查找函数，按顺序依次提取common_chars在base与charsi中的字符，对应为s1,s2；
S45.通过字符串模式匹配，找出s1与s2中所有公共序列，记作seg1...segn；
S46.顺序拼接seg1...segn，segn前后用{var}分隔,记作temp_cand1～temp_candi；
S47.每个temp_candi中的segn总数记作number_seg,选择number_seg相同的temp_candi，组成的集合为candinate1～candinatei,然后对每个集合进行最终模板的选择；
S48.从sms_template_set_i中剩余的短信中选择任一条作为新的base，回到S43进行循环，直到处理完sms_template_set_i所有数据；
S5.按照S4的步骤依次提取sms_template_set_1～sms_template_set_i中的模板，并且最终的模板都加入真模板集合template_sms。
S1采用天为时间片筛选同一模板的短信文本集合。
S3的具体步骤如下：采用融合simhash和minhash的LSH的相似度算法对clean_sms_pttDay下所有短信文本进行两两计算，输出相似度的值；当两种算法对同样两条短信文本都计算得出高相似度值时，才能把两条短信文本归属同一个模板集合；最后会生成多个集合，每个集合中的短信文本都是彼此相似的，记作sms_template_set_1～sms_template_set_i；相反，把没有选中模版集合的短信文本加入到下一天的sms_pttDay数据中继续进行数据筛选。融合simhash和minhash的LSH的相似度算法还可替换为以下算法：基于余弦相似性的Random Binary Projection LSH；基于欧式距离E2LSH；还有基于汉明距离的Bit Sampling LSH。
S46的具体步骤如下：
S461.把segn字符数小于2的用{var}替换掉；
S462.替换后，当连续多个{var}一起出现时，则合并为一个{var},表现形式为temp_candi＝{var}seg1{var}...{var}segn{var}。
S47的具体步骤如下：
对每个candinatei都进行如下的操作:
S471.依次取temp_cand1～temp_candi中seg1，组成seg1_set集合；在此集合中两两遍历寻找公共字符串，取其中出现次数最多的公共字符串part1_temp为seg1_set的模板；
S472.依次取temp_cand1～temp_candi中segi,组成segi_set集合；在此集合中两两遍历寻找公共字符串，取其中出现次数最多的公共字符串parti_temp为segi_set的模板；
S473.最后candinatei集合为已识别出短信文本模板的短信文本，并且模板为{var}part1_temp{var}part2_temp...{var}parti_temp{var},把最终的这个模板加到真模板集合template_sms；
S474.从sms_template_set_i中,剔除已识别模板的短信文本candinatei与base_sms_i_chars，当number_seg孤立时与当segi不包含parti_temp时，则把对应的temp_candx踢出candinatei。
本发明还公开了一种计算设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据所述的方法中的任一方法的指令。
本发明还公开了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据所述的方法中的任一方法。
具体实施例如图2到4所示：
S1.收集同一模板的短信：
本发明是从短信文本中反推该短信文本的模板，因此需要尽可能去收集基于同一个短信文本模板发送的短信。大多数情况，商家营销或者通知时，都会基于同一个短信文本模板群发给会员。
当以小时为单位选择短信文本,存在数据分布在两个时间片的情况。当以月为条件单位选择短信文本，数据又会太多，造成计算灾难。因此以天为时间片筛选短信文本集合最佳，记作sms_pttDay。
如图2所示，收集到的短信文本有20条。
S2.清洗短信文本数据：
清洗sms_pttDay中所有短信文本数据，删除短信中的网址链接，数字与标点符号。这类字符，在中文短信中一般为模板的变量，而不是模板的内容。
因此，这类字符会对后续字符串匹配造成干扰与计算量上的负担。清洗后的sms_pttDay，记作clean_sms_pttDay。
如图3所示，清洗后的短信文本不包含网址链接，数字和标点符号。
S3.按相似度进一步筛选数据：
把同一模板的短信文本或者相似模板的短信文本筛选出来，具体方法为使用文本相似度算法把相似度比较高的短信文本收集到一个集合。
融合simhash/minhash的LSH的相似度算法，对clean_sms_pttDay下所有短信文本进行两两计算(一对多)，输出相似度的值。
为了防止单一算法准确性偏差，当两种算法对同样两条短信文本都计算得出高相似度值时，才能把两条短信文本归属同一个模板集合。
最后会生成多个集合，每个集合中的短信文本都是彼此相似的，记作sms_template_set_1～sms_template_set_i(i表示模版集合的数量)；相反，把没有选中模版集合的短信文本加入到下一天的sms_pttDay数据中继续进行数据筛选。
根据计算两文本距离的方法不同，还可以用用其它的LSH算法。余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性，如Random Binary ProjectionLSH；还有基于欧式距离的，如E2LSH；还有基于汉明距离的Bit Sampling LSH等。
如图3所示，短信文本1到18为集合1，记作sms_template_set_1，
短信文本19到20为集合2，记作sms_template_set_2。
S4.如图4所示，提取模板:
对每个sms_template_set_i都进行如下的操作:
S41.把单条短信字符串变成有顺序的单字符数组，记作charsi；
S42.任意取集合中的一条短信文本作为基准比较短信base；
S43.获取公共字符。用base去遍历剩余短信，提取base与charsi中的公共字符，base与charsi求交集，结果记作common_chars；
S44.获取公共字符在原文出现的顺序。定位公共字符common_chars在base与charsi中的位置。通过字符串查找函数，按顺序依次提取common_chars在base与charsi中的字符，对应为s1,s2；
S45.获取公共序列。通过字符串模式匹配，找出s1与s2中所有公共序列，记作seg1...segn。(n表示公共序列的数量)
S46.生成候选模板。顺序拼接seg1...segn。segn前后用{var}分隔,记作temp_cand1...temp_candi。
S461.把segn字符数小于2的用{var}替换掉；
S462.替换后，当连续多个{var}一起出现时，则合并为一个{var},表现形式为temp_candi＝{var}seg1{var}...{var}segn{var}；
S47.筛选最终模板。每个temp_candi中的segn总数记作number_seg,选择number_seg相同的temp_candi，组成的集合为candinate1～candinatei,然后对每个集合进行最终模板的选择。
对每个candinatei都进行如下的操作:
S471.依次取temp_cand1～temp_candi中seg1，组成seg1_set集合。在此集合中两两(一对多)遍历寻找公共字符串，取其中出现次数最多的公共字符串part1_temp为seg1_set的模板。
S472.依次取temp_cand1～temp_candi中有Bucketed Random Projection LSH，Nilsimsa Hash，Super-Bit Locality-Sensitive Hashing，HyperplaneLSH for CosineDistance等segi,组成segi_set集合。在此集合中两两(一对多)遍历寻找公共字符串，取其中出现次数最多的公共字符串parti_temp为segi_set的模板。
S473.最后candinatei集合为已识别出短信文本模板的短信文本，并且模板为{var}part1_temp{var}part2_temp...{var}parti_temp{var},把最终的这个模板加到真模板集合template_sms。
S474.从sms_template_set_i中,剔除已识别模板的短信文本candinatei与base_sms_i_chars，当number_seg孤立时与当segi不包含parti_temp时，则把对应的temp_candx踢出candinatei。
S48.从sms_template_set_i中剩余的短信中选择任一条作为新的base。回到S43进行循环，直到处理完sms_template_set_i所有数据。
S5.按照S4的步骤依次提取sms_template_set_1～sms_template_set_i中的模板，并且最终的模板都加入真模板集合template_sms。前面步骤的模板集合为候选模板集合，最后一步从候选模板集合中计算的最终模板为真模板集合。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于统计模型识别短信文本模版的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.筛选同一模板的短信文本集合，记作sms_pttDay；
S2.清洗sms_pttDay中所有短信文本数据，删除短信中的网址链接，数字与标点符号，清洗后的sms_pttDay，记作clean_sms_pttDay；
S3.把同一模板的短信文本或者相似模板的短信文本筛选出来，具体方法为使用文本相似度算法把相似度比较高的短信文本收集到一个集合，多个集合分别记作sms_template_set_1～sms_template_set_i；
S4.对每个sms_template_set_i都进行如下的操作:
S41.把单条短信字符串变成有顺序的单字符数组，记作charsi；
S42.任意取集合中的一条短信文本作为基准比较短信base；
S43.用base去遍历剩余短信，提取base与charsi中的公共字符，base与charsi求交集，结果记作common_chars；
S44.定位公共字符common_chars在base与charsi中的位置，通过字符串查找函数，按顺序依次提取common_chars在base与charsi中的字符，对应为s1,s2；
S45.通过字符串模式匹配，找出s1与s2中所有公共序列，记作seg1...segn；
S46.顺序拼接seg1...segn，segn前后用{var}分隔,记作temp_cand1～temp_candi；
S47.每个temp_candi中的segn总数记作number_seg,选择number_seg相同的temp_candi，组成的集合为candinate1～candinatei,然后对每个集合进行最终模板的选择；
S48.从sms_template_set_i中剩余的短信中选择任一条作为新的base，回到S43进行循环，直到处理完sms_template_set_i所有数据；
S5.按照S4的步骤依次提取sms_template_set_1～sms_template_set_i中的模板，并且最终的模板都加入真模板集合template_sms。
2.根据权利要求1所述的一种基于统计模型识别短信文本模版的方法，其特征在于：S1采用天为时间片筛选同一模板的短信文本集合。
3.根据权利要求1所述的一种基于统计模型识别短信文本模版的方法，其特征在于：S3的具体步骤如下：采用融合simhash和minhash的LSH的相似度算法对clean_sms_pttDay下所有短信文本进行两两计算，输出相似度的值；当两种算法对同样两条短信文本都计算得出高相似度值时，才能把两条短信文本归属同一个模板集合；最后会生成多个集合，每个集合中的短信文本都是彼此相似的，记作sms_template_set_1～sms_template_set_i；相反，把没有选中模版集合的短信文本加入到下一天的sms_pttDay数据中继续进行数据筛选。
4.根据权利要求3所述的一种基于统计模型识别短信文本模版的方法及装置，其特征在于：融合simhash和minhash的LSH的相似度算法还可替换为以下算法：基于余弦相似性的Random Binary Projection LSH；基于欧式距离E2LSH；还有基于汉明距离的Bit SamplingLSH。
5.根据权利要求1所述的一种基于统计模型识别短信文本模版的方法及装置，其特征在于：S46的具体步骤如下：
S461.把segn字符数小于2的用{var}替换掉；
S462.替换后，当连续多个{var}一起出现时，则合并为一个{var},表现形式为temp_candi＝{var}seg1{var}...{var}segn{var}。
6.根据权利要求1所述的一种基于统计模型识别短信文本模版的方法及装置，其特征在于：S47的具体步骤如下：
对每个candinatei都进行如下的操作:
S471.依次取temp_cand1～temp_candi中seg1，组成seg1_set集合；在此集合中两两遍历寻找公共字符串，取其中出现次数最多的公共字符串part1_temp为seg1_set的模板；
S472.依次取temp_cand1～temp_candi中segi,组成segi_set集合；在此集合中两两遍历寻找公共字符串，取其中出现次数最多的公共字符串parti_temp为segi_set的模板；
S473.最后candinatei集合为已识别出短信文本模板的短信文本，并且模板为{var}part1_temp{var}part2_temp...{var}parti_temp{var},把最终的这个模板加到真模板集合template_sms；
S474.从sms_template_set_i中,剔除已识别模板的短信文本candinatei与base_sms_i_chars，当number_seg孤立时与当segi不包含parti_temp时，则把对应的temp_candx踢出candinatei。
7.一种计算设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1-6所述的方法中的任一方法的指令。
8.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1-6所述的方法中的任一方法。
Priority Applications (1)
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| CN202010434799.0A CN111597806A (zh) | 2020-05-21 | 2020-05-21 | 一种基于统计模型识别短信文本模版的方法、设备及介质 |
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| CN202010434799.0A CN111597806A (zh) | 2020-05-21 | 2020-05-21 | 一种基于统计模型识别短信文本模版的方法、设备及介质 |
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| CN111597806A true CN111597806A (zh) | 2020-08-28 |
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| CN202010434799.0A Pending CN111597806A (zh) | 2020-05-21 | 2020-05-21 | 一种基于统计模型识别短信文本模版的方法、设备及介质 |
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| WEIXIN_34387468: "获取两个字符串全部公共的子串算法", 《HTTPS://BLOG.CSDN.NET/WEIXIN_34387468/ARTICLE/DETAILS/85808744》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113032529A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-06-25 | 北京世纪好未来教育科技有限公司 | 英文短语识别方法、装置、介质和电子设备 |
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