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龙图腾网获悉数字广东网络建设有限公司申请的专利大语言模型输入内容合规检测方法、装置及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：CN120745618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511134503.2，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权大语言模型输入内容合规检测方法、装置及设备是由邹鹤良;张报明;李祖金;贺学尧;邹雅丽设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本大语言模型输入内容合规检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大语言模型输入内容合规检测方法、装置及设备。基于BERT模型对文本内容进行处理，结合上下文语义初步判断文本内容中是否存在敏感词，在文本内容存在敏感词时，调用GPT模型对文本内容进一步进行敏感词提取，在提取到敏感词时，向用户返回拒绝生成内容的提示信息，在未提取到敏感词时，将文本内容输入大语言模型中进行处理，生成文本内容对应的内容，并返回给用户，提高了敏感词检测效率和准确率。

本发明授权大语言模型输入内容合规检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型输入内容合规检测方法，其特征在于，包括： 获取用户输入的文本内容； 基于BERT模型对所述文本内容进行处理，结合上下文语义判定所述文本内容中是否存在敏感词； 在所述文本内容存在敏感词时，基于GPT模型对所述文本内容进行敏感词提取； 在提取到敏感词时，向用户返回拒绝生成内容的提示信息； 在未提取到敏感词时，将所述文本内容输入大语言模型中进行处理，生成所述文本内容对应的内容，并返回给用户； 所述BERT模型包括编码层，在所述编码层接收到输入之前还包括： 采用关键词匹配算法从所述文本内容中匹配出字面意义的敏感词； 计算所有敏感词的权重之和，得到所述文本内容的总权重，其中，所述敏感词的权重为预先对所述BERT模型训练得到的； 采用所述总权重对所述编码层的输入进行加权，并将加权后的输入作为所述编码层的输入；或，基于历史输入文本确定所述文本内容的输入频次； 计算所述输入频次的倒数作为对所述文本内容的关注系数； 采用所述关注系数对所述编码层的输入进行调整，并将调整后的输入作为所述编码层的输入；或，采用关键词匹配算法从所述文本内容中匹配出字面意义的敏感词； 计算所有敏感词的权重之和，得到所述文本内容的总权重，其中，所述敏感词的权重为预先对所述BERT模型训练得到的； 采用所述总权重对所述编码层的输入进行加权； 基于历史输入文本确定所述文本内容的输入频次； 计算所述输入频次的倒数作为对所述文本内容的关注系数； 采用所述关注系数对加权后的输入进行调整，并将调整后的输入作为所述编码层的输入。

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