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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于对比学习的仇恨言论检测方法、装置和计算机设备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：CN120030158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411927008.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于对比学习的仇恨言论检测方法、装置和计算机设备是由齐佳音;梁快;方滨兴;姜誉;吴联仁;田志宏;鲁辉;李树栋;徐文洁设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的仇恨言论检测方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于对比学习的仇恨言论检测方法、装置和计算机设备，该方法包括：基于预设敏感关键词和对话生成模型构造仇恨对话言论数据集；构建仇恨言论检测模型，并利用仇恨对话言论数据集对仇恨言论检测模型进行训练；其中，仇恨言论检测模型依次包括词嵌入层、语义提取层、对比映射层、对比损耗层、输出层；将待检测言论输入训练好的仇恨言论检测模型中，输出待检测言论的检测结果。本方案提供的基于对比学习的仇恨言论检测方法提高了检测仇恨言论的准确率。

本发明授权一种基于对比学习的仇恨言论检测方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的仇恨言论检测方法，其特征在于，包括： 基于预设敏感关键词和对话生成模型构造仇恨对话言论数据集； 构建仇恨言论检测模型，并利用所述仇恨对话言论数据集对所述仇恨言论检测模型进行训练；其中，所述仇恨言论检测模型依次包括词嵌入层、语义提取层、对比映射层、对比损耗层、输出层；采用Roberta-wwm模型作为所述词嵌入层；采用MLP层作为所述对比映射层；采用Bi-LSTM或Bi-GRU作为所述语义提取层； 将待检测言论输入训练好的所述仇恨言论检测模型中，输出所述待检测言论的检测结果； 所述构建仇恨言论检测模型，包括： 将各类别的标签信息拼接到待输入文本之前，得到输入文本；其中，所述类别包括非正常和正常； 将所述输入文本输入所述词嵌入层中，输出上下文向量、各所述类别的标签向量序列、词嵌入向量矩阵； 将各所述类别的标签向量序列和所述词嵌入向量矩阵输入所述语义提取层中，输出若干语义特征向量；所述语义特征向量包括由各所述类别的标签向量输出的标签向量； 将所述上下文向量、非正常类别的标签向量、正常类别的标签向量输入所述对比映射层中，分别输出第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量； 将所述第一特征向量分别与各所述类别的所述第二特征向量或所述第三特征向量进行相似度计算，由所述输出层输出最高相似度值所对应的类别，得到预测向量； 将所述预测向量、所述第一特征向量和所述第二特征向量输入所述对比损耗层中进行对比学习，输出损失值；其中，对比损耗层中包含的损失函数由三部分组成，第一损失值表示模型预测的预测向量与类别的真实标签向量的交叉熵损失，第二损失值表示每个正样本的第一特征向量与同类样本的第二特征向量之间的损失，第三损失值表示每个正样本的第二特征向量与同类样本的第一特征向量之间的损失。

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