(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210419825.1 (22)申请日 2022.04.20 (71)申请人 平安资产管理有限责任公司 地址 200120 上海市浦东 新区中国(上海) 自由贸易试验区陆家嘴环路1333号 29-31楼 (72)发明人 戴冰波　卫雨鑫　 (74)专利代理 机构 北京英特普罗知识产权代理 有限公司 1 1015 专利代理师 黄胜波 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06F 40/194(2020.01) G06F 40/279(2020.01) G06F 40/30(2020.01)G06Q 30/00(2012.01) (54)发明名称 网络信息识别方法、 装置、 计算机设备及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种网络信息识别方法、 装 置、 计算机设备及存储介质， 方法包括： 提取目标 信息的文本数据； 解析文本数据， 得到文本数据 的特征标签， 特征标签包括情绪特征和类别特 征； 获取与类别特征对应的至少一个子类集合， 并将子类集合作为对应目标信息的验证集合； 获 取情绪特征、 类别特征及验证集合的权重值； 基 于权重值得到目标信息为虚假信息或真实信息 的验证结果。 本发明通过目标信息的类别特征提 取与目标信息相同类别的子类集合， 并筛选子类 集合及相似信息， 避免诈骗人更换欺诈话术或号 码等行为导致无法对目标信息进行识别判断， 同 时通过分类可 获取目标信息的信息类别， 最后通 过加权计算获取验证结果， 进而获得目标信息的 真假性及真假 概率。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114860928 A 2022.08.05 CN 114860928 A 1.一种网络信息识别方法， 其特 征在于， 包括： 提取目标信息的文本数据； 解析所述文本数据， 得到所述文本数据对应的特征标签， 所述特征标签包括情绪特征 和类别特 征； 获取与所述类别特征对应的至少一个子类集合， 并将所述子类集合作为对应所述目标 信息的验证集 合； 获取所述情绪特 征、 类别特 征及验证集 合的权重值； 基于所述权重值得到所述目标信 息的验证结果， 所述验证结果用于表征所述目标信 息 为虚假信息或真实信息 。 2.根据权利要求1所述的网络信息识别方法， 其特征在于， 所述解析所述文本数据， 得 到所述文本数据对应的特 征标签， 所述特 征标签包括情绪特 征和类别特 征， 包括： 基于预设的关键 字从所述文本数据中提取对应字段； 当同属一个分类的所述关键字提取的所述字段的次数大于预设的阈值 时， 将所述分类 对应的属性作为所述目标信息的特 征标签， 所述属性用于表征情绪特 征和类别特 征。 3.根据权利要求1所述的网络信 息识别方法， 其特征在于， 所述获取与 所述类别特征对 应的至少一个子类集 合， 包括： 从预设的集合关系表中提取所述类别特征对应的子类集合； 所述集合关系表中预先存 储有多个类别特征以及多个所述类别特 征对应的子类集 合的对应关系。 4.根据权利要求1所述的网络信 息识别方法， 其特征在于， 所述子类集合包括多个第 一 历史信息； 所述将多个所述子类集 合作为对应所述目标信息的验证集 合， 包括： 提取多个所述子类集 合中的多个所述第一历史信息； 对多个所述第一历史信息进行去重处 理， 得到多个第二历史信息； 将多个所述第二历史信息作为所述验证集 合。 5.根据权利要求4所述的网络信 息识别方法， 其特征在于， 所述将多个所述第 二历史信 息作为所述验证集 合， 包括： 分别获取多个所述第二历史信息与所述目标信息的相似值； 对所述相似值进行降序排列， 选取预设比例相似值对应的所述第 二历史信 息作为所述 验证集合。 6.根据权利要求5所述的网络信 息识别方法， 其特征在于， 所述分别获取多个所述第 二 历史信息与所述目标信息的相似值， 包括： 提取所述第二历史信息的第一词向量以及所述目标信息的第二词向量； 基于所述第一词向量及第二词向量获得对应的第一句向量及第二句向量； 获取所述第 一句向量与所述第 二句向量的相似度， 将所述相似度作为对应所述第 二历 史信息与所述目标信息的相似值。 7.根据权利要求6所述的网络信 息识别方法， 其特征在于， 所述获取所述第 一句向量与 所述第二句向量的相似度， 包括： 计算所述第一句向量与所述第二句向量的余弦距离； 根据所述 余弦距离确定所述第一句向量与所述第二句向量的相似度。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114860928 A 28.一种网络信息识别装置， 其特 征在于， 包括： 提取模块， 用于提取目标信息的文本数据； 解析模块， 用于解析所述文本数据， 得到所述文本数据对应的特征标签； 所述特征标签 包括情绪特 征和类别特 征 第一获取模块， 用于获取与所述类别特征对应的至少一个子类集合， 并将所述子类集 合作为对应所述目标信息的验证集 合； 第二获取模块， 用于获取 所述情绪特 征、 类别特 征及验证集 合的权重值； 验证模块， 用于基于所述权重值得到所述目标信息的验证结果， 所述验证结果用于表 征所述目标信息为虚假信息或真实信息 。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 存储至少有计算机程序； 及 处理器， 执行所述存储器 中存储的计算机程序以实现如权利要求1至7中任意一项所述 的网络信息识别方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1至7任意一项所述的网 络信息识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114860928 A 3