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龙图腾网获悉南京博晟宇网络科技有限公司申请的专利基于改进深度学习模型的风险文本精准语义识别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：CN121212158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511766406.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于改进深度学习模型的风险文本精准语义识别方法是由阮宝江;刘晶;王飞;蒋丹设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进深度学习模型的风险文本精准语义识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理领域，公开了基于改进深度学习模型的风险文本精准语义识别方法，包括：通过字符宽度计数规则计算目标片段的可展示宽度并设定上限，建立随投放条件自动变化的触发变量；在宽度约束下定义展示函数，生成不同触发状态下的可见文本。进一步对每个可见文本确定触发变量组，并以触发变量的先验概率计算碰撞率指数，用以量化多触发映射的重叠程度。随后依据该指数在触发位置后执行掩蔽采样生成输入序列，经深度学习模型多次采样获得片段表示；再根据碰撞率指数计算调整参数，对模型的温度与噪声进行自适应调节，最后输入分类层得到风险评分。

本发明授权基于改进深度学习模型的风险文本精准语义识别方法在权利要求书中公布了：1.基于改进深度学习模型的风险文本精准语义识别方法，其特征在于，包括： 获取目标片段，按字符宽度计数规则计算对应的宽度，为目标片段设定宽度上限； 为目标片段建立触发变量，触发变量按预设规则动态调整，包括： 设定投放起始时间、投放结束时间和当前时间，时间单位均为分钟； 计算当前时间到投放结束时间的剩余时长，剩余时长为投放结束时间减去当前时间； 当剩余时长大于等于一千四百四十分钟时，对应的单位级别为天级；当剩余时长大于等于六十分钟且小于一千四百四十分钟时，对应的单位级别为小时级；当剩余时长大于等于零分钟且小于六十分钟时，对应的单位级别为分钟级； 建立倒计时触发变量，倒计时触发变量包括剩余时长和对应的单位级别； 设定候选关键词集合，候选关键词集合中的每个元素为单个候选关键词； 设定默认词，默认词为当候选关键词不符合插入条件时使用的替代词； 设定允许插入的最大宽度，允许插入的最大宽度为候选关键词可被插入的宽度上限； 建立关键词自动插入触发变量，关键词自动插入触发变量的选择规则为：当单个候选关键词的宽度小于等于允许插入的最大宽度时，关键词自动插入触发变量为该单个候选关键词；当单个候选关键词的宽度大于允许插入的最大宽度时，关键词自动插入触发变量为默认词；其中，单个候选关键词的宽度基于宽度计数规则确定； 触发变量包括：倒计时触发变量和关键词自动插入触发变量； 基于宽度上限和计数规则定义展示函数，生成可见文本； 对每个可见文本，确定对应触发变量组； 基于触发变量的先验概率，通过概率和的平方运算得到碰撞率指数，包括： 设定时间离散集合，该时间离散集合包括投放起始时间到投放结束时间之间的每一分钟，时间离散集合中的每个元素为其中一分钟； 设定倒计时触发先验概率，倒计时触发先验概率为时间离散集合中每个元素的概率，该概率为一除以时间离散集合中元素的总个数； 设定每个候选关键词的频度参数，频度参数为候选关键词集合中每个单个候选关键词的出现次数； 将所有单个候选关键词的频度参数之和作为关键词总频度； 将每个单个候选关键词的频度参数除以关键词总频度作为关键词先验概率； 将触发变量中倒计时触发变量对应的倒计时触发先验概率与关键词自动插入触发变量对应的关键词先验概率的乘积作为触发变量组先验概率； 将展示函数生成的可见文本的集合作为全部可见文本集合； 设定每个可见文本的触发概率和，触发概率和为该可见文本对应的触发变量组集合中所有触发变量组的触发变量组先验概率之和； 计算碰撞率指数，碰撞率指数为全部可见文本集合中每个可见文本的触发概率和的平方之和； 定位触发变量在目标片段中的对应位置，依据碰撞率指数在该位置后进行掩蔽采样，生成输入序列； 将输入序列送入深度学习模型，经采样处理得到片段表示； 依据碰撞率指数计算调整参数； 将片段表示输入基于调整参数设定的分类层，得到风险评分。

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