一种基于深度学习的邮件落款提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的邮件落款提取方法，包括：收集电子邮件样本，提取所收集电子邮件的正文，对正文进行标记，标签为是否有邮件落款；使用机器学习的方法，训练一个文本分类模型，利用所述文本分类模型判断电子邮件中是否含有落款；筛选出含有落款的邮件正文，使用深度学习的方法，进行序列标注，并训练命名实体识别模型，提取其中的姓名、公司和地址信息；使用模式识别的方法，先提取邮件正文中结构化的手机、电话的模式，然后使用模式识别提取其中的手机、电话信息；对提取的信息进行校验，得到最终的落款。本发明专利技术将邮件正文中的落款信息进行结构化，对电子邮件处理时可以通过信息抽取，识别并得到电子邮件发件人的落款信息。

An email signature extraction method based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的邮件落款提取方法
本专利技术公开了一种基于深度学习的邮件落款提取方法，涉及自然语言处理中的信息抽取

技术介绍
在现有技术中，想通过电子邮件获取发件人的信息，只能通过邮件文件中结构化的头部信息，获取发件人的昵称和邮箱，但这样无法获取发件人的其他信息。而在通常商业邮件的正文落款里面，会包含发件人的姓名、电话、手机、公司、地址等具体信息。现有技术只能提取发件人的昵称，无法提取其他包含在正文中的发件人姓名、电话、手机、公司、地址等信息，造成了针对电子邮件信息抽取的不完备，使得电子邮件中的信息抽取内容不足，无法有效的提高后续信息甄别或摘选能力。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：针对现有技术的缺陷，提供一种基于深度学习的邮件落款提取方法。本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：一种基于深度学习的邮件落款提取方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、收集电子邮件样本，提取所收集电子邮件的正文，对正文进行标记，标签为是否有邮件落款；步骤二、使用机器学习的方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的邮件落款提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n步骤一、收集电子邮件样本，提取所收集电子邮件的正文，对正文进行标记，标签为是否有邮件落款；/n步骤二、使用机器学习的方法，训练一个文本分类模型，利用所述文本分类模型判断电子邮件中是否含有落款；/n步骤三、经过步骤一和步骤二筛选出含有落款的邮件正文，使用深度学习的方法，进行序列标注，并训练命名实体识别模型，提取其中的姓名、公司和地址信息；/n步骤四、使用模式识别的方法，先提取邮件正文中结构化的手机、电话的模式，然后使用模式识别提取其中的手机、电话信息；/n步骤五、对经过步骤四提取的信息进行校验，得到最终的落款。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的邮件落款提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤一、收集电子邮件样本，提取所收集电子邮件的正文，对正文进行标记，标签为是否有邮件落款；
步骤二、使用机器学习的方法，训练一个文本分类模型，利用所述文本分类模型判断电子邮件中是否含有落款；
步骤三、经过步骤一和步骤二筛选出含有落款的邮件正文，使用深度学习的方法，进行序列标注，并训练命名实体识别模型，提取其中的姓名、公司和地址信息；
步骤四、使用模式识别的方法，先提取邮件正文中结构化的手机、电话的模式，然后使用模式识别提取其中的手机、电话信息；
步骤五、对经过步骤四提取的信息进行校验，得到最终的落款。


2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的邮件落款提取方法，其特征在于：所述步骤一中，使用TFIDF方法进行特征抽取，使用SVM算法训练一个文本分类模型，记为落款分类模型。


3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的邮件落款提取方法，其特征在于：所述步骤二中，抽取电子邮件正文中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李曙光，宋万军，倪良胜，李峰，陈白雪，高永伟，姜广栋，杨万刚，郭晓杰，王黎黎，
申请(专利权)人：南京烽火星空通信发展有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32