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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种自适应敏感信息抽取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：CN119416887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411392344.1，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种自适应敏感信息抽取方法及装置是由滕冲;熊逸芸;王海宁;何慷;何海钧设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应敏感信息抽取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种自适应敏感信息抽取方法及装置，其中，该自适应敏感信息抽取方法包括：获取富文本，并对所述富文本进行分类；所述富文本包括代码文件和非代码文件；对所述非代码文件进行数据处理，将所述非代码文件转化为纯文本文件；根据待识别的敏感信息类型，选择信息识别方法，并对所述代码文件和所述纯文本文件进行敏感信息抽取，得到目标敏感信息；所述信息识别方法包括大模型代码理解方法、规则匹配方法和多粒度关联敏感信息识别方法。通过本发明，根据不同的文件类型和敏感信息类型，设计了不同的信息识别方法，从而获取更加全面的识别结果，解决了现有技术中存在的对敏感信息抽取具有局限性的问题。

本发明授权一种自适应敏感信息抽取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种自适应敏感信息抽取方法，其特征在于，包括： 获取富文本，并对所述富文本进行分类；所述富文本包括代码文件和非代码文件； 对所述非代码文件进行数据处理，将所述非代码文件转化为纯文本文件； 根据待识别的敏感信息类型，选择信息识别方法，并对所述代码文件和所述纯文本文件进行敏感信息抽取，得到目标敏感信息；所述信息识别方法包括大模型代码理解方法、规则匹配方法和多粒度关联敏感信息识别方法； 根据待识别的敏感信息类型，选择信息识别方法，并对所述代码文件和所述纯文本文件进行敏感信息抽取，包括： 通过大模型代码理解方法对所述代码文件进行敏感信息抽取； 对于所述纯文本文件中的规则敏感信息，采用规则匹配方法进行敏感信息抽取； 对于所述纯文本文件中的非规则敏感信息，采用多粒度关联敏感信息识别方法进行敏感信息抽取； 采用多粒度关联敏感信息识别方法进行敏感信息抽取，包括： 对所述纯文本文件进行重要性评估和筛选，得到筛选文本； 通过语言表征模型对所述筛选文本进行编码，并通过双向长短期记忆网络生成词表示； 基于所述词表示生成针对所述纯文本文件的二维词表表示；所述二维词表表示中包含若干词对； 通过二维膨胀卷积捕捉所述二维词表表示中不同距离的词对之间的相互作用，得到词对网格表示； 通过分类器确定所述词对网格表示中每个词对的关系分布，得到关系分布结果； 基于所述关系分布结果预测词对间关系，确定敏感信息簇，并基于所述敏感信息簇进行敏感信息抽取。

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