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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于预训练语言模型的中文点击诱饵检测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：CN117171342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310990840.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于预训练语言模型的中文点击诱饵检测方法是由朱毅;汪野;穆建媛;周鑫柯设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预训练语言模型的中文点击诱饵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了自然语言处理研究领域的一种基于预训练语言模型的中文点击诱饵检测方法，主要包括在预训练语言模型中处理输入，对输入进行编码，将其转换成模型所需要的编码格式；之后构建BERT模型的嵌入层，将得到的序列编码转换成连续的N维空间向量；再构建编码器，并将步嵌入层输出的隐状态进行非线性的表示，提取其中的特征；最终通过softmax分类器得到最后的预测结果。本发明提高了表示学习和特征提取的效果，能够有效地提取中文点击诱饵的特征，提升了数据集分类的准确性，同时本方法使用微调的方法对模型进行预训练，可以利用较少的数据来获得更准确的检测结果，大大减少了模型的训练成本，具有较高的实用性，适于在文本分类中使用。

本发明授权一种基于预训练语言模型的中文点击诱饵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练语言模型的中文点击诱饵检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：在预训练语言模型中处理输入，对输入进行编码，将其转换成模型所需要的编码格式； 步骤2：构建BERT模型的嵌入层，将步骤1得到的序列编码转换成连续的N维空间向量，整个嵌入层包括三个组件，分别为嵌入变换、层标准化和随机失活； 步骤3：构建编码器，并将步骤2中嵌入层输出的隐状态进行非线性的表示，通过预训练方式训练模型，使用MLM任务提取其中的特征；具体包括： 步骤3.1：预训练方式训练模型为基于全词覆盖的中文BERT预训练语言模型，使用该模型将组成同一个词的汉字全部用[MASK]替换，完成预训练任务； 步骤3.2：MLM任务通过在句子中随机遮盖一些词语，利用上下文的语义来预测该位置上的正确单词，损失函数主要由MLM任务的单词级别分类任务和句子级别的分类任务组成，在分类任务中通常使用交叉熵CrossEntropy作为损失函数，损失函数定义如4所示， 4， 其中N为样本数量，K是分类的类别数量，yik是一个二值标签，表示第i个样本属于第k个类别的概率，是模型的输出； 步骤3.3：预训练完成后，利用“标题党”新闻语料对BERT模型微调，转换成BERT模型可以读取的输入格式，再交给BERT模型进行迭代训练，训练完成后通过测试样本检测分类的效果； 步骤4：通过softmax分类器在中文点击诱饵数据集上进行分类，得到分类结果。

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