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龙图腾网获悉陕西华电榆横煤电有限责任公司榆横发电厂申请的专利一种基于Tika的文件保密检测实现方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119577820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411430159.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于Tika的文件保密检测实现方法是由李庆林;王国超;马永辉;严爱民;秦国华;刘恒设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Tika的文件保密检测实现方法在说明书摘要公布了：一种基于Tika的文件保密检测实现方法，该方法包括：获取敏感信息词库，并基于敏感信息词库对目标文本或目标代码中的敏感词汇进行检测和锁定。根据敏感词汇的上下文信息，通过语义分析构建敏感词汇对应的逻辑二项树。通过词嵌入模型计算逻辑二项树中每个节点对应的词嵌入向量，基于词嵌入向量计算任意两个节点之间的相似度，对不同的节点进行分类。将词嵌入向量作为深度学习网络模型的输入，调用深度学习网络对词嵌入向量进行检测，得到目标文本或目标代码的保密检测结果。逻辑二项树中的父节点与子节点之间的关系用于表征敏感词汇的上下文信息的因果关系，兄弟节点之间的关系用于表征敏感词汇的上下文信息的逻辑嵌套关系。

本发明授权一种基于Tika的文件保密检测实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Tika的文件保密检测实现方法，其特征在于，所述方法包括： 获取敏感信息词库，并基于所述敏感信息词库对目标文本或目标代码中的敏感词汇进行检测和锁定； 根据所述敏感词汇的上下文信息，通过语义分析构建所述敏感词汇对应的逻辑二项树； 通过词嵌入模型计算所述逻辑二项树中每个节点对应的词嵌入向量，并基于所述词嵌入向量计算任意两个节点之间的相似度，所述相似度用于对不同的节点进行分类； 将所述词嵌入向量作为深度学习网络模型的输入，以调用所述深度学习网络对所述词嵌入向量进行检测，得到所述目标文本或目标代码的保密检测结果； 其中，所述逻辑二项树中的父节点与子节点之间的关系用于表征所述敏感词汇的上下文信息的因果关系，兄弟节点之间的关系用于表征所述敏感词汇的上下文信息的逻辑嵌套关系； 所述通过词嵌入模型计算所述逻辑二项树中每个节点对应的词嵌入向量，并基于所述词嵌入向量计算任意两个节点之间的相似度，所述相似度用于对不同的节点进行分类，之后还包括： 基于预设的置信度阈值，对相同数据类型的子节点进行合并，并根据相同数据类型下任意两个节点之间的影响因子，调用激活函数计算每种数据类型的特征向量；以及 根据所述逻辑二项树的堆嵌入矩阵建立逻辑二项树网络模型，并对所述逻辑二项树网络模型中的权重矩阵进行初始化处理，通过自注意力层将所述词嵌入向量转化为查询向量、键向量以及值向量； 所述将所述词嵌入向量作为深度学习网络模型的输入，以调用所述深度学习网络对所述词嵌入向量进行检测，得到所述目标文本或目标代码的保密检测结果，包括： 基于交叉熵损失函数的预测模型，并根据前馈网络更新所述逻辑二项树网络模型的权重和偏置； 根据训练好的所述逻辑二项树网络模型对当前待检测文件进行预测，基于所述当前待检测文件的词嵌入向量，得到所述当前待检测文件的保密检测结果； 其中，所述前馈网络表示为两层线性变换，分别为第一层线性变换和第二层线性变换，所述前馈网络为调用激活函数对所述第一层线性变换和第二层线性变换的权重和偏置进行处理得到的。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西华电榆横煤电有限责任公司榆横发电厂，其通讯地址为：719199 陕西省榆林市横山区白界乡马扎梁村；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。