26年WP人工智能 基于深度学习和SVM的智能短信过滤系统6.32-AI5.69全日制(19580字).docx

I摘 要本文提出了一种基于深度学习和 SVM 的智能短信过滤系统以解决大量的垃圾短信给人们的生活造成极大的不便，以及各种安全问题。本系统利用三种模型： SVM、BERT-CNN 和 BiLSTM，以及两种融合策略：决策层融合以及元学习器融合解决上述问题。这些方法从各自的角度对数据进行检测并提高了整体的性能及鲁棒性。系统采用基于B/S 架构，后端使用 Python 和 Flask，前端用 HTML5、CSS3 和 JavaScript 等技术开发跨平台界面。实验结果表明，本研究提出的方法在中英文短信检查中表现良好，在中文语料上，BiLSTM 分类准确率为 99.17%，而在引入阈值优化后 BE...