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龙图腾网获悉广东博今信息技术集团有限公司申请的专利一种基于人工智能的短信文案敏感词识别分析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：CN121072550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511598656.2，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于人工智能的短信文案敏感词识别分析方法是由彭黎;黄金明设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的短信文案敏感词识别分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的短信文案敏感词识别分析方法，该方法针对营销短信在合规要求下实现富媒体展示与文本内容合成的技术问题，提出了基于多模态数据的深度语义建模与跨模态语义对齐机制，结合预训练语言模型和卷积神经网络分别提取文本与图像的高维语义特征，并通过注意力机制与对比损失函数优化语义一致性。进一步，系统引入动态敏感词识别及规避策略，有效过滤敏感表达，必要时通过文本重构模型生成合规语义等价内容。最终将内容与图像进行版式融合，生成可合规发送的富媒体短信。该方案提升了多模态信息融合的语义准确性和内容合规性，确保营销短信既符合法律合规要求，又具有良好的用户吸引力和传达效果。

本发明授权一种基于人工智能的短信文案敏感词识别分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的短信文案敏感词识别分析方法，具体包括： S1：获取待发送的营销短信文本内容及关联的富媒体图像素材，作为多模态输入数据； S2：对所述营销短信文本内容进行语义嵌入处理，使用预训练语言模型提取高维的文本语义特征向量； S3：对所述富媒体图像素材进行视觉特征编码，采用卷积神经网络提取图像语义表示向量； S4：基于所述文本语义特征向量与所示图像语义表示向量，构建跨模态语义对齐损失函数；对所述文本语义特征向量与图像语义表示向量进行跨模态相似度计算，采用余弦相似度算法衡量不同模态间的语义匹配程度，以获得跨模态语义相似度矩阵； 基于所述跨模态语义相似度矩阵，构建初始语义对齐损失项，采用对比学习损失函数量化文本与图像模态之间的语义偏差，以生成跨模态语义对齐误差值； 对所述跨模态语义对齐误差值进行加权融合处理，结合注意力机制对多模态语义特征进行动态权重分配，以生成加权语义对齐损失值； 基于所述加权语义对齐损失值，引入模态不变性约束项，采用最大均值差异MMD算法衡量不同模态分布间的差异性，以进一步优化跨模态语义一致性； 将所述加权语义对齐损失值与模态不变性约束项进行联合优化，构建最终的跨模态语义对齐损失函数，输出统一的多模态语义偏差量化指标； S5：将所述跨模态语义对齐损失函数输入至多模态语义一致性优化模型中，生成语义偏差校正后的文本优化表达；所述多模态语义一致性优化模型采用参数梯度反向传播和动态学习率调整，结合多头注意力机制对关联度高的文本语义单元进行重点校正并输出语义对齐增强型文本特征，再通过序列到序列生成模型对文本进行优化生成； S6：基于所述语义偏差校正后的文本优化表达，结合预设敏感词库执行动态敏感词识别与规避策略生成； S7：将规避策略生成后的文本内容与图像素材融合生成富媒体卡片，并输出至短信发送模块； S8：在富媒体卡片生成过程中，若判断语义偏差校正后仍存在敏感语义残留，则触发文本重构机制，重新生成合规语义等价表达。

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