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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利基于专家知识与对抗提示学习的暴恐内容识别模型与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：CN121637197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610150085.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于专家知识与对抗提示学习的暴恐内容识别模型与方法是由孙威蔚;邓天幼;王佐成;林传文设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于专家知识与对抗提示学习的暴恐内容识别模型与方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与内容安全检测技术领域，尤其是一种基于专家知识与对抗提示学习的暴恐内容识别模型与方法。本发明提出的模型包括多模态预处理模块、模态嵌入模块、专家辅助模块、多层编码模块、多个预训练智能体和决策融合模块。本发明采用多个预训练智能体进行类别概率生成，在对抗环境下有效保证了稳定性与高召回率。本发明通过对提示向量和干扰向量分别进行分层编码，基于编码能量偏差构建对抗损失Ladv；使模型在遭遇扰动或对抗样本时仍能保持稳定性能，显著降低了误判率。

本发明授权基于专家知识与对抗提示学习的暴恐内容识别模型与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于专家知识与对抗提示学习的暴恐内容识别模型的训练方法，其特征在于，模型包括多模态预处理模块、模态嵌入模块、专家辅助模块、多层编码模块、多个预训练智能体和决策融合模块； 多模态预处理模块用于抽取待识别内容的多模态特征，模态嵌入模块将多模态特征转换为各模态向量，专家辅助模块结合专家知识库对各模态向量进行融合，得到提示向量；多层编码模块对提示向量进行逐层编码并输出最后层的编码特征hL，各预训练智能体基于编码特征hL判断训练样本类别，并输出类别概率分布；决策融合模块融合各预训练智能体输出的类别概率分布，得到最终类别概率分布，类别包括暴恐和非暴恐；专家知识库用于存储关联暴恐识别任务的知识条目； 模型在数据集{数据内容，类别标签}上进行训练，训练步骤如下： 从数据集中抽取训练样本输入模型进行处理，模型输出提示向量P和多层编码器模块各层编码器输出{hr|1≤r≤L}，L为编码器层数；最后一层编码器的输出即为hL； 对提示向量P施加扰动得到扰动提示P’，P’经过多层编码器模块处理，各层编码器输出{h~r|1≤r≤L}； 对比提示向量P和扰动提示P’经过多层编码器模块处理时，各层编码器的能量偏差，并构建损失函数；根据损失函数反向传播更新多层编码器模块； 循环以上步骤，直至模型收敛。

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