发明专利已授权

融合BERT与朴素贝叶斯集成的多标签敏感文本检测方法

Name: 融合BERT与朴素贝叶斯集成的多标签敏感文本检测方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2025116062307
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511606230.7 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2025-11-05

公开号

CN121051232B

公开日

2026-04-03

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_334

IPC 分类号

G06F16_334 , G06F16_3329 , G06F16_353 , G06F18_2415 , G06F18_2431 , G06F18_21 , G06F18_213 , G06F18_25 , G06F40_30 , G06F40_284 , G06F40_216 , G06N3_0442 , G06N3_047 , G06N3_0455 , G06N3_084 , G06N3_048 , G06N7_01 , G06N20_20 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

内容安全审核, 舆情监测, 垃圾信息过滤, 网络信息安全, 文本内容监管

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摘要

本发明公开了一种融合BERT与朴素贝叶斯集成的多标签敏感文本检测方法，属于数据安全检测技术领域，包括：通过预训练的BERT模型从输入文本中提取深层语义特征，理解敏感内容的细微语言模式，计算BERT模型的预测概率；构建多标签学习的朴素贝叶斯集成模型，基于词法统计规律计算朴素贝叶斯集成模型的预测概率；在训练阶段引入一致性正则化损失，强制要求BERT模型和朴素贝叶斯集成模型的预测概率对每个标签进行对齐；在推理阶段将两个模型联合部署，以概率的方式进行融合预测，得到多标签敏感文本检测结果。本发明方法能够增强对代码切换等对抗性攻击的鲁棒性，有效提升多语言场景下敏感文本检测精度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN121051232B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于强化学习的多智能体协同动态目标拦截决策方法

当前第 / 件

一种基于虚拟测风激光雷达的风场超分辨率方法及系统

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