导读：

短信在日常沟通与商业运营中扮演着重要角色，但骚扰短信的传播不仅影响用户通信体验，更可能让企业品牌无辜“背锅”。短信签名认证作为识别信息来源的重要手段，能够有效遏制骚扰信息的传播。然而，传统手工认证方式效率低、易出错，难以应对海量短信的实时认证需求。AI模型的引入，为短信签名认证提供了智能化解决方案。

单位：中移互联网公司

精准语义理解与判断的AI模型技术概述

1.融入Embedding，提升语义理解能力

AI模型的核心在于“让机器理解文本语义”。通过融入Embedding技术，模型将文本数据转换为向量形式，使文本信息能够在数字空间中被量化处理和语义分析。早期的文本向量表示方法包括独热编码、词袋模型、N-gram模型等，这些方法虽能将文本转化为数字向量，但难以捕捉词的深层语义信息和上下文关联。而现代Embedding技术（如Word2Vec、AI等预训练模型生成的词向量）能够有效编码词语的语义信息及上下文关系，为AI模型提供更精准的文本表示，显著提升了模型对短信内容的语义理解能力。

在短信签名认证场景中，利用Embedding技术对短信内容进行语义特征提取，能够精准识别签名中的语义信息（如企业名称、业务类型等），为后续的合规性校验和风险识别提供高质量的语义特征“素材”。

2.融入AI，提高内容判断能力

AI模型作为语义理解的“尖兵”，基于Transformer架构的深度学习模型，能够对文本进行深层次的语义表征。当短信文本输入AI模型后，通过其内部多层Transformer编码器（而非“解码操作”）对文本中的词和句子进行上下文关联的语义编码，生成包含丰富语境信息的文本向量（即句嵌入或词嵌入）。这些向量可直接用于文本相似度计算、文本分类等任务，为 AI风险识别模型提供高质量的语义特征输入，显著提升模型对短信内容的语义理解能力，从而精准区分合法签名与恶意伪造内容。

AI模型在短信签名认证中的应用实践

1.智能化的六维短信签名认证流程

AI模型构建了覆盖全流程的智能化认证体系，涵盖企业全称匹配认证、企业简称匹配认证、知识产权商标认证、ICP备案信息认证、智能识别授权链以及人工抽检复核六大核心环节。

2.AI模型核心微调架构设计

AI模型采用输入层的词嵌入、片段嵌入与位置嵌入融合设计：词嵌入捕捉词汇语义，片段嵌入保留文本段落的逻辑结构，位置嵌入编码序列顺序信息。特征融合后，数据分别输入至针对中文优化的模型A与支持多语言场景的模型B进行深度语义处理。两模型通过异构架构融合（如权重平均、级联决策）提升泛化能力，最终输出精准的认证结果。

3.中文场景多类型签名语义识别

针对传统正则匹配方法灵活性低和通用大模型可控性弱的问题，AI模型基于预训练的Transformer架构，通过深度挖掘文本深层语义，能精准识别上下级单位、景点名称、中性词等多类型签名。

4.中英文混杂语境签名语义识别

针对企业名称中文语义复杂、商标与ICP存在中英文混合等情况，AI模型选用模型A（中文）与模型B（多语言）进行针对性微调。通过跨语言通用编码，要求Token Embeddings，Segment Embeddings对不同文本段（例如跨语言句子对）进行区分，依靠缩放点积注意力对齐跨语言语义，平衡不同语言的语义空间，从而实现中英文混合签名的精准判断。

融合多模型与跨语言编码的AI模型技术优势

1.提升认证效率与精准度

AI模型通过创新架构设计与高效训练策略，在保持98%以上判断准确率的基础上，大幅提升认证速度，实现海量短信的实时处理。这意味着合法短信能快速送达用户，而骚扰信息则被及时拦截，既保障用户体验，又维护通信秩序。

2.增强企业信息安全管理

通过精准关联短信签名与企业名称、商标、ICP备案信息，AI模型有助于企业加强信息安全管理，防止短信签名被恶意篡改或滥用，保护企业品牌形象和商业利益，提升用户对企业的信任度。

3.适应多语言和复杂语义场景

无论是中英文混排的国际化业务，还是包含特殊符号、简称别名等复杂场景，AI模型都能实现精准判断，满足企业在国际化业务拓展中的多语言需求，让企业在拓展业务时无需担心签名合规问题，为全球化发展提供有力支持。

AI模型赋能短信签名高效精准认证，为企业发展提供了有力的技术支持和保障。它不仅解决了传统短信签名认证方法的诸多痛点，还为企业在信息化时代的发展注入了新的活力和动力。随着技术的不断创新和进步，AI模型在短信签名认证领域的应用前景将更加广阔，为企业的信息安全和品牌建设保驾护航。