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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所南海研究站;恒锋信息科技股份有限公司申请的专利一种可跨语料库可跨算法的生成式文本隐写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：CN116050399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310011465.6，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种可跨语料库可跨算法的生成式文本隐写分析方法是由李松斌;杜辉;王津港;魏晓曦;劳成旺;陈榕魁设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可跨语料库可跨算法的生成式文本隐写分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可跨语料库可跨算法的生成式文本隐写分析方法，该方法包括：将文本片段输入预先建立和训练好的的文本隐写检测模型，实现对自然文本与隐写文本的判别；所述文本隐写检测模型包括依次连接的词重要性语义编码模块、词间关联多尺度感知模块和岭回归分类模型；其中，所述词重要性语义编码模块，用于提取文本片段的语义特征；所述词间关联多尺度感知模块，用于从语义特征中获取词间关联特征；所述岭回归分类模型，用于根据词间关联特征实现对自然文本与隐写文本的判别。本发明的方法实现在少样本场景下仍能保持对自然文本与隐写文本的精准判别，性能指标超过现有方法。

本发明授权一种可跨语料库可跨算法的生成式文本隐写分析方法在权利要求书中公布了：1.一种可跨语料库可跨算法的生成式文本隐写分析方法，所述方法包括： 将文本片段输入预先建立和训练好的文本隐写检测模型，实现对自然文本与隐写文本的判别； 所述文本隐写检测模型包括依次连接的词重要性语义编码模块、词间关联多尺度感知模块和岭回归分类模型；其中， 所述词重要性语义编码模块，用于提取文本片段的语义特征； 所述词间关联多尺度感知模块，用于从语义特征中获取词间关联特征； 所述岭回归分类模型，用于根据词间关联特征实现对自然文本与隐写文本的判别； 所述词间关联多尺度感知模块包括具有不同感受野的特征提取模块及具有压缩-激励结构的注意力模块；其中， 所述特征提取模块，用于有针对性地从隐写敏感单词的语义特征中提取不同尺度的词间关系特征，包括三路分支，每路分支包括若干个卷积核的二维卷积以及最大池化；再对三路分支进行拼接处理，满足下式： ； 其中，中分别包含个大小分别为,,的卷积核，为词语义特征长度； 所述注意力模块包括两个大小不一致的线性层，利用压缩操作获取特征的全局描述，再通过激励操作寻找不同特征间的相互依赖关系，获得能代表不同特征重要程度的权重值，通过点乘操作实现权重信息与词间关系特征的融合，得到多尺度关联感知特征，满足下式： ； ； 其中，、与、分别为两个线性层的权重向量和偏置，，，⊙表示矩阵逐点相乘。

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中国科学院声学研究所南海研究站;恒锋信息科技股份有限公司，其通讯地址为：570105 海南省海口市龙华区滨海大道63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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