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龙图腾网获悉上海莉莉丝科技股份有限公司申请的专利文本整体风险识别方法、系统、电子设备及介质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：CN116662923B 。

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：202210149439.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权文本整体风险识别方法、系统、电子设备及介质是由杨紫璇;周怡晨;刘阳设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本整体风险识别方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种文本整体风险识别方法、系统、电子设备及介质。方法包括：获取待识别文本以及发表所述待识别文本的用户的行为数据；行为数据包括实体信息和场景信息；根据实体信息和场景信息确定每个实体在对应的场景下对文本整体风险的贡献程度；根据实体信息和场景信息确定每个实体在对应的场景下的异常概率；基于贡献程度、每个实体在对应的场景下的异常概率和每个实体在文本整体风险中的权重确定行为数据的风险程度；确定待识别文本的异常概率；基于待识别文本的异常概率和待识别文本在文本整体风险中的权重确定待识别文本的风险程度；基于行为数据的风险程度和待识别文本的风险程度确定文本整体风险。

本发明授权文本整体风险识别方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种文本整体风险识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别文本以及发表所述待识别文本的用户的行为数据；所述行为数据包括实体信息和场景信息； 根据所述实体信息和所述场景信息确定每个实体在对应的场景下对所述文本整体风险的贡献程度，基于下式确定所述贡献程度： 其中，Ei,Sj为实体场景对，表示所述每个实体在对应的所述场景，其中Ei表示实体，Sj表示场景，{E,S}κ是应用场景κ下生效的实体和场景集合，i的取值范围为1～n，j的取值范围为1～m； 根据所述实体信息和所述场景信息确定所述每个实体在对应的所述场景下的异常概率； 将所述贡献程度、所述每个实体在对应的所述场景下的异常概率和所述每个实体在所述文本整体风险中的权重相乘以确定所述行为数据的风险程度； 将所述待识别文本中的异常文本标记标签，使用人工智能算法对所述待识别文本进行分类，以确定所述待识别文本的异常概率；其中，所述人工智能算法包括fastText算法； 基于所述待识别文本的异常概率和所述待识别文本在所述文本整体风险中的权重确定所述待识别文本的风险程度； 基于所述行为数据的风险程度和所述待识别文本的风险程度确定所述文本整体风险，基于下式确定所述文本整体风险PX， 其中， X为待识别的文本的样本，为所述实体场景对下的特征集合，为实体i在场景j下的异常概率，fi为实体i在不同场景下的关联异常概率，Ii,jEi,Sj为实体i在场景j下对所述文本整体风险的贡献程度，ωi为所述每个实体在所述文本整体风险中的权重，Xt为待识别的文本的文本特征，PXt为所述待识别文本的异常概率，ωt为所述待识别文本在所述文本整体风险中的权重。

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