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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于对比学习的敏感文本表征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：CN116611414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310517482.7，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权一种基于对比学习的敏感文本表征方法是由王旭;王骞;彭德中;胡鹏;袁钟设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的敏感文本表征方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于对比学习的敏感文本表征方法，属于文本表征技术领域，该方法包括构建正样本和硬负样本对；建立多任务对比学习模型；进行多任务对比学习模型训练；得到敏感文本的表征结果。本发明解决了现有的基于对比学习模型，利用离散的数据增强获取被歪曲语义样本及直接使用视觉对比框架在自然语言领域进行对比学习，造成对比训练低效的问题。

本发明授权一种基于对比学习的敏感文本表征方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的敏感文本表征方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取敏感文本的正样本和硬负样本对，并构建连续模板，其具体为： S101、获取敏感文本的正样本和硬负样本对； S102、基于获取的正样本和硬负样本对，使用提示机制构建连续模板： Template=[Extra_id_1,Extra_id_2,Extra_id_3]+[X] 其中，Template表示连续模板，Extra_id_1、Extra_id_2以及Extra_id_3均表示未被使用的词标记，[X]表示所要表征的敏感文本； S2、基于敏感文本的正样本、硬负样本对以及连续模板，构建多任务对比学习模型； S3、对所述多任务对比学习模型进行训练，其具体为： S301、在对比学习中，将句子输入至预训练模型T5中，并取其编码器中第一个词，标记为敏感文本表征； S302、利用所述敏感文本表征，对基于对比学习的敏感表征模型进行训练； S303、基于训练结果，在多任务学习中，设置4种生成任务； S304、在多任务学习中，利用下式作为生成任务的优化目标： 其中，表示生成任务的优化目标，t表示迭代下标，l表示句子长度，表示输入的词，表示根据输入的词生成答案的概率，表示前t步迭代生成的词，表示生成的词； S305、基于生成任务的优化目标，在对比学习和多任务学习中，利用权重共享对预训练模型T5进行优化，完成对所述多任务对比学习模型的训练； S4、利用已训练的多任务对比学习模型，得到敏感文本的表征结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610042 四川省成都市武侯区一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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