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龙图腾网获悉微梦创科网络科技(中国)有限公司申请的专利一种变体文本识别方法、装置和可读存储介质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：CN116166773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211551801.8，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种变体文本识别方法、装置和可读存储介质是由孟天宏;吕小晗;李玲设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变体文本识别方法、装置和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种变体文本识别方法、装置和可读存储介质，包括：在原始文本中识别疑似敏感词，并将所述疑似敏感词替换为掩码标识得到掩码文本，将所述掩码文本中的每个元素转换为向量得到掩码文本向量序列；将所述原始文本中的每个汉字替换为对应的拼音得到拼音文本，并将所述拼音文本中的每个元素转换为向量得到拼音文本向量序列；将所述掩码文本向量序列和所述拼音文本向量序列输入给预先训练后的变体文本识别模型进行文本表征处理和领域知识增强处理，得到预测文本；比较所述原始文本和所述预测文本，并将所述原始文本中与所述预测文本不同的元素确定为变体文本。

本发明授权一种变体文本识别方法、装置和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种变体文本识别方法，其特征在于，包括： 在原始文本中识别疑似敏感词，并将所述疑似敏感词替换为掩码标识得到掩码文本，将所述掩码文本中的每个元素转换为向量得到掩码文本向量序列； 将所述原始文本中的每个汉字替换为对应的拼音得到拼音文本，并将所述拼音文本中的每个元素转换为向量得到拼音文本向量序列； 将所述掩码文本向量序列和所述拼音文本向量序列输入给预先训练后的变体文本识别模型进行文本表征处理和领域知识增强处理，得到预测文本； 比较所述原始文本和所述预测文本，并将所述原始文本中与所述预测文本不同的元素确定为变体文本； 所述变体文本识别模型包括：RoBERTa层、GAT层和输出层； 所述将所述掩码文本向量序列和所述拼音文本向量序列输入给预先训练后的变体文本识别模型进行文本表征处理和领域知识增强处理，得到预测文本，包括： 将所述掩码文本向量序列输入训练后的RoBERTa层进行文本表征处理，得到文本语义表征向量序列； 将所述文本语义表征向量序列与所述拼音文本向量序列进行初次特征融合处理，得到第一融合向量序列； 将所述第一融合向量序列输入所述训练后的GAT层进行领域知识增强处理，得到注意力特征向量序列； 将所述注意力特征向量序列与所述文本语义表征向量序列进行二次特征融合处理得到第二融合向量序列； 将所述第二融合向量序列输入给训练后的输出层进行概率预测处理，得到所述预测文本。

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