基于词频和上下文语义多特征融合的钓鱼邮件深度检测方法

本发明公开一种基于词频和上下文语义多特征融合的钓鱼邮件深度检测方法，通过融合字符级与词级的邮件头和邮件体特征，以及结合1‑D CNN模块和BiLSTM，在提高模型处理多样化和复杂邮件文本的能力方面显示出显著的创新性；不仅利用了CNN的局部特征提取能力和BiLSTM的序列数据处理优势，还增强了模型对复杂邮件特性的理解和分类效率。同时，应用了如文本标准化、词性还原的数据预处理步骤，以及TF‑IDF和Word2Vec技术，为特征提取和分类任务提供了标准化输入数据，并有效捕获了词语的语义信息，这些都是文本分析领域的常规做法。总体上，本发明在融合先进的模型架构和利用成熟的自然语言处理技术方面，为复杂文本分析任务提供了新的解决方案。