如何结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行垃圾短信的特征提取和模式识别？请提供具体的实现步骤和代码示例。

结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行垃圾短信的特征提取和模式识别，是一种利用深度学习技术来提高垃圾短信检测准确率的有效方法。在这之前，你需要完成数据预处理和特征提取的步骤，这包括将短信文本转换为适合模型输入的格式，如将文本转换为词向量或使用Word Embedding技术。

参考资源链接：[深度学习驱动的垃圾短信识别：CNN与LSTM应用](https://wenku.csdn.net/doc/4rbmgibjmv?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，可以将CNN用于捕捉短信内容中的局部特征，比如提取关键词和短语，而LSTM可以用于处理时间序列数据，考虑到短信的先后顺序和语境信息。在模型的设计中，CNN层首先用于提取局部特征，然后通过池化层减少特征维度，接着将这些特征传递给LSTM层进行序列分析。

在构建模型时，可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。以TensorFlow为例，你可以首先定义一个嵌入层来获取词汇的向量表示，然后定义卷积层和池化层，最后连接LSTM层并输出分类结果。下面是一个简化的代码示例：

    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras.models import Sequential
    from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense

    model = Sequential([
        Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
        Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu'),
        MaxPooling1D(pool_size=4),
        LSTM(units=128),
        Dense(units=1, activation='sigmoid')
    ])

    ***pile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10)

在这个模型中，`vocab_size`是词汇表的大小，`embedding_dim`是词向量的维度，`max_length`是短信的最大长度。模型训练完成后，你可以使用`model.predict()`方法来预测测试集中的短信是否为垃圾短信。

在进行垃圾短信识别的项目实战中，推荐进一步阅读《深度学习驱动的垃圾短信识别：CNN与LSTM应用》这份资料。它提供了深度学习技术在垃圾短信识别中的应用案例，不仅包括CNN和LSTM的组合模型，还包括其他机器学习算法的应用对比和效果评估。这将帮助你更全面地理解不同模型的优缺点，以及如何在实际问题中选择和调优模型。

参考资源链接：[深度学习驱动的垃圾短信识别：CNN与LSTM应用](https://wenku.csdn.net/doc/4rbmgibjmv?spm=1055.2569.3001.10343)