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龙图腾网获悉郑州大学;嵩山实验室申请的专利一种多特征融合冒犯性文本检测方法及装置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：CN118069785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202410210265.8，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种多特征融合冒犯性文本检测方法及装置是由万方杰;宋华伟;李娜;郭军利;李鹏;贾天成;李睿智;李绍梅设计研发完成，并于2024-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多特征融合冒犯性文本检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种多特征融合冒犯性文本检测方法及装置，包括以下步骤：通过ALBERT预训练模型对待检测文本信息进行处理，获取字向量特征；通过SoftLexicon将冒犯性词库中的词汇信息引入Wobert预训练模型中，得到改进Wobert预训练模型，通过改进Wobert预训练模型对待检测文本信息进行处理，获取增强词向量特征；将字向量特征和增强词向量特征进行拼接融合得到字词融合向量，并利用注意力机制对字词融合向量进行权重分配；将权重分配后的字词融合向量送入到BILSTM模型进行上下文特征提取，并将提取到的上下文特征送入全连接层进行综合处理，最后经输出层分类获得待检测文本信息的冒犯性概率。

本发明授权一种多特征融合冒犯性文本检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多特征融合冒犯性文本检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过ALBERT预训练模型对待检测文本信息进行处理，获取字向量特征； 通过SoftLexicon将冒犯性词库中的词汇信息引入Wobert预训练模型中，得到改进Wobert预训练模型，通过改进Wobert预训练模型对待检测文本信息进行处理，获取增强词向量特征； 通过改进Wobert预训练模型对待检测文本信息进行处理，获取增强词向量特征的具体步骤包括： Wobert预训练模型进行分词后，对分词结果进行向量化处理得到初始词向量；同时将每一个分词结果在冒犯性词库中进行查找匹配，获得与分词结果有关的四个词集；在获得每个分词结果的四个词集之后，将每个词集压缩成一个固定维度的向量，并将四个词集的向量组合成一个固定维度的词典向量； 将每个词典向量添加到对应分词结果形成的初始词向量中，得到增强词向量特征； 基于增强词向量特征之间的共现关系和句法依存关系构建文本共现图和句法依存图，并基于图卷积网络分别学习文本共现图和句法依存图的邻近单词关系和句法依存关系，得到对应的单词嵌入向量，并通过拼接融合组成融合嵌入向量； 将字向量特征和增强词向量特征进行拼接融合得到字词融合向量，并利用注意力机制对字词融合向量进行权重分配； 将融合嵌入向量与经过权重分配后的字词融合向量拼接融合获得多特征向量，将多特征向量送入到BILSTM模型进行上下文特征提取；并将提取到的上下文特征送入全连接层进行综合处理，最后经输出层分类获得待检测文本信息的冒犯性概率。

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