2024年4月20日发(作者：)

基于深度学习的短信垃圾过滤技术研究与应

用

随着短信的广泛应用，短信垃圾问题愈发严重。短信垃圾不仅浪费时间也影响

了生活质量，更重要的是可能存在诈骗等恶意行为，直接危害了人们的财产和生命

安全。因此短信垃圾识别与过滤成为一项十分重要的任务。深度学习技术因其出色

的特征提取和模式识别能力被广泛应用于文本分类任务当中，并在短信垃圾过滤领

域取得了显著的应用效果。

一、 短信垃圾分类

短信垃圾可以分为两大类，第一类是关键性诈骗信息。它们通常包含了激发人

类情感的内容以引起受害者的关注，并通过这种方式让受害者信以为真。关键性诈

骗信息往往是远程诈骗、钓鱼网站、诈骗电子邮件、网络钓鱼等等。而第二类是非

关键性垃圾短信，包括广告、营销、询问、推销、询问等形式，这种垃圾短信切入

点较低，受众大，所以被应用相对广泛。

二、 基于深度学习的短信垃圾过滤技术

深度学习技术被广泛应用于自然语言处理任务中，因为其具有出色的特征提取

能力与模式识别能力，可以大大提升文本分类的准确性和效率。针对短信垃圾过滤

问题，基于深度学习的短信过滤技术可以分为两类，一种是基于卷积神经网络

(CNN)的短信过滤技术，另一种是基于循环神经网络(RNN)的技术。

1. 基于卷积神经网络的短信垃圾过滤技术

卷积神经网络(CNN)是一种非常有效的神经网络,它在图像处理领域有很好的应

用，其优势也同样适用于短信过滤任务。CNN可以通过卷积层、池化层和全连接

层将短信信息转换为固定长度的向量，再将这些向量输入进分类器中。CNN可以

在多层卷积层中学习复杂的语义表示，从而提高分类准确率。防止过拟合常用的方

法是在每个卷积层后增加正则化，如使用dropout。

2. 基于循环神经网络的短信过滤技术

与CNN不同，RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，是一种时序模型。

RNN在处理短信信息时可以利用序列信息帮助分类，特别是当长文本作为短信时，

其优势更为显著。研究发现，使用循环神经网络结构在短信垃圾分类任务中获得了

更好的分类效果。基于循环神经网络的模型在处理短信时，往往会涉及到门控循环

单元(GRU)和长短期记忆(LSTM)等技术的使用。

三、 深度学习应用在短信垃圾过滤上的现状

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的短信垃圾过滤技术也取得了不

错的应用效果。目前基于深度学习的短信垃圾过滤技术已被广泛应用于诸如网银安

全、信息安全等相关领域。此外，由于短信垃圾问题的现实性、原子化、隐蔽性等

特点，深度学习技术对其的解决方案越来越普及和优化。

四、 未来展望

在未来的短信垃圾过滤研究中，研究者可以从以下几个方面改进模型：

1. 结合多源信息，利用多模态数据，如音频、文本和图像等信息，提高短信垃

圾的识别精度。

2. 研究交叉领域研究，与图像处理、自然语言处理、机器学习等领域进行交叉

研究，获得更加优秀的模型。

3. 针对短信内容中出现新型的语言特征、隐晦表达的语言信息的识别问题进行

研究，如英语语法、网络语言、短信语言等。

综上所述，基于深度学习的短信垃圾过滤技术被广泛应用于短信过滤领域中，

其目的是识别和过滤短信垃圾，并维护用户的短信安全。然而，还有很多问题需要

解决，例如在较长文本的短信中的工作，并通过结合多源信息等技术优化其性能。

我们相信在深度学习技术的不断发展下，短信垃圾过滤技术必将迎来更为广泛和有

效的应用。