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龙图腾网获悉杭州青塔科技有限公司申请的专利一种基于语义感知的黑盒大模型敏感词定位方法及系统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：CN121502533B 。

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：202610031337.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于语义感知的黑盒大模型敏感词定位方法及系统是由邱昱杰;田慧杰;张程;王世豪;李小鹏;林世清设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义感知的黑盒大模型敏感词定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于语义感知的黑盒大模型敏感词定位方法及系统，涉及文本处理技术领域，方法包括：获取原始文档集；对原始文档集进行特征提取，得到轻量级特征；通过大语言模型，对原始文档集进行响应状态判定，当响应状态为拒绝或者违规时，确定原始文档集为拒绝文档集；当响应状态为正常时，确定原始文档集为合规文档集；计算轻量级特征在拒绝文档集中的富集度分数，并将富集度分数高于预设分数的轻量级特征标记为高危特征；将高危特征映射至拒绝文档集，并计算拒绝文档集的初始热度值；将拒绝文档集中，初始热度值超过预设热度值的段落标记为热区；对热区进行多粒度并行探测操作，得到核心触发词和敏感型定级，完成敏感词定位。

本发明授权一种基于语义感知的黑盒大模型敏感词定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义感知的黑盒大模型敏感词定位方法，其特征在于，包括： S1：获取原始文档集； S2：对所述原始文档集进行特征提取，得到轻量级特征； S3：通过大语言模型，对所述原始文档集进行响应状态判定，当所述响应状态为拒绝或者违规时，确定所述原始文档集为拒绝文档集，并进入步骤S4；当所述响应状态为正常时，确定所述原始文档集为合规文档集，并进入步骤S1； S4：计算所述轻量级特征在所述拒绝文档集中的富集度分数，并将所述富集度分数高于预设分数的轻量级特征标记为高危特征； S5：将所述高危特征映射至所述拒绝文档集，并计算所述拒绝文档集的初始热度值； S6：将所述拒绝文档集中，所述初始热度值超过预设热度值的段落标记为热区； S7：对所述热区进行多粒度并行探测操作，得到核心触发词和敏感型定级，完成敏感词定位； 其中，所述富集度分数的公式具体为： ； 其中，f表示轻量级特征f，Scoref表示轻量级特征f在拒答文档集中的富集度分数，PMI表示点互信息，Refused表示拒绝文档集，Accepted表示合规文档集。

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