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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利面向文本的暴力词语缩写检测方法、装置、设备及存储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：CN121212140B 。

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：202511748765.8，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权面向文本的暴力词语缩写检测方法、装置、设备及存储介质是由赵文军;王莹;龙雨琴;秦晓琼;杨胜杰;彭佳德;朱睿骁;杨禅媛设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向文本的暴力词语缩写检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向文本的暴力词语缩写检测方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域，所述方法包括：对输入文本进行预处理、候选缩写动态定位和上下文建模，构建语义关系图；融合该图的文本语义特征与图结构特征，生成联合特征向量；将该向量与预设暴力知识图谱进行多维度对齐，计算其与各图谱节点的余弦相似度；若最大余弦相似度超过预设相似度阈值，且对应节点的危害等级高于预设危害等级，则将该最大值对应的候选缩写标记为暴力词语缩写；若其所在动态上下文窗口内存在预定义安全反例词语则清除该标记。本申请能够精准识别文本中暴力词语的新型缩写变体，区分歧义语境下的暴力意图，提升零样本场景适应性和对抗攻防能力。

本发明授权面向文本的暴力词语缩写检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向文本的暴力词语缩写检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对输入文本进行预处理、候选缩写动态定位以及上下文建模，得到语义关系图； 对所述语义关系图的文本语义特征与图结构特征进行双通道融合，得到联合特征向量； 将所述联合特征向量与预设暴力知识图谱进行多维度对齐，得到对齐结果，并计算所述对齐结果中的图谱节点的余弦相似度，所述预设暴力知识图谱包含暴力行为本体库、五星级危害标签体系以及跨模态缩写映射关系，所述跨模态缩写映射关系是指暴力标准术语与其各类变形缩写之间的动态映射集合； 当所述余弦相似度中的最大值大于预设相似度阈值且所述最大值对应的所述图谱节点的危害等级大于等于预设危害等级时，将所述最大值对应的所述候选缩写标记为暴力词语缩写； 在所述语义关系图对应的动态上下文窗口内存在预定义安全反例词语时，将所述暴力词语缩写的标记清除； 所述对输入文本进行预处理、候选缩写动态定位以及上下文建模，得到语义关系图的步骤包括： 对输入文本进行数据预处理，得到标准化文本； 基于预设特征体系对所述标准化文本进行候选缩写动态定位，得到初始候选缩写集； 计算所述初始候选缩写集中各个候选缩写的初始置信度分数； 根据所述初始置信度分数构建以所述候选缩写为核心节点的语义关系图； 所述根据所述初始置信度分数构建以所述候选缩写为核心节点的语义关系图的步骤包括： 根据所述初始置信度分数确定窗口拓展参数，并结合预设基础半径及预设危险实体补偿值，确定动态上下文窗口的范围； 在所述动态上下文窗口内，识别暴力动作实体、情感节点及用户对象实体这三类关联节点； 量化所述三类关联节点之间的语义关联强度，包括暴力动作-用户关联强度、情感-暴力动作交互强度及用户-用户网络强度； 基于预设句法关系类型和预设距离衰减因子，量化所述三类关联节点和所述候选缩写之间的语法依赖关系强度； 以所述候选缩写为核心节点，以所述语义关联强度和所述语法依赖关系强度为边权重； 根据所述三类关联节点、所述核心节点以及所述边权重，构建语义关系图； 所述将所述联合特征向量与预设暴力知识图谱进行多维度对齐，得到对齐结果的步骤包括： 根据预设投影矩阵，将所述联合特征向量映射至预设暴力知识图谱的实体语义空间，得到目标特征向量； 计算所述目标特征向量与所述预设暴力知识图谱中各个节点向量的语义空间对齐相似度； 根据所述语义关系图中的威胁传播因子和所述预设暴力知识图谱中节点关联的风险因子，计算威胁模式对齐相似度； 根据编辑距离和音形相似度，计算所述联合特征向量对应的候选缩写与所述跨模态缩写映射关系中标准词汇的缩写映射对齐相似度； 根据预设对齐相似度权重，对所述语义空间对齐相似度、所述威胁模式对齐相似度以及所述缩写映射对齐相似度进行加权融合，得到对齐结果。

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湖南工商大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569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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