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龙图腾网获悉湖南映客互娱网络信息有限公司申请的专利基于神经网络模型的文本敏感词库提取方法、装置及设备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：CN116541489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310757576.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于神经网络模型的文本敏感词库提取方法、装置及设备是由钟正阳;李一文;李顺设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络模型的文本敏感词库提取方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于神经网络模型的文本敏感词库提取方法、装置及设备。所述方法包括：构建敏感词库提取模型；敏感词库提取模型包括自定义规则算法、逐字分割算法、中文分词算法和N‑gram算法；根据训练数据集对敏感词库提取模型进行预训练，利用预训练好的敏感词库提取模型对待提取的文本进行分词提取和词库量化分析，对全量词库进行字段结构设计，根据设计后的词库对预训练好的敏感词库提取模型进行迭代训练，利用训练好的敏感词库提取模型进行敏感词提取后根据分词频率过滤规则、分词字符数量过滤规则和分词类型过滤规则对进行数据分析，得到敏感词库。采用本方法能够提高敏感词提取准确率和效率。

本发明授权基于神经网络模型的文本敏感词库提取方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的文本敏感词库提取方法，其特征在于，所述方法包括： 构建训练数据集；所述训练数据集包括预先准备的弹幕、评论的文本内容及文本内容的审核结果标签； 构建敏感词库提取模型；所述敏感词库提取模型包括自定义规则算法、逐字分割算法、中文分词算法和N-gram算法； 根据所述训练数据集对所述敏感词库提取模型进行预训练，得到预训练好的敏感词库提取模型； 利用预训练好的敏感词库提取模型对待提取的文本进行分词提取，得到合并分词合集；根据审核结果标签对所述合并分词合集的词进行词库量化分析，得到全量词库； 对所述全量词库进行字段结构设计，设计分词内容和分词内容的出现次数、通过次数、删除次数、拉黑次数、得分和概率，得到设计后的词库；所述得分是分词对应文本审核结果标签的映射得分； 根据设计后的词库对预训练好的敏感词库提取模型进行迭代训练，直至达到预先设置的训练轮数或满足停止训练的条件，得到训练好的敏感词库提取模型； 利用训练好的敏感词库提取模型进行敏感词提取，根据预先设置的分词频率过滤规则、分词字符数量过滤规则和分词类型过滤规则对提取后的分词合集进行数据分析和合并去重，得到敏感词库; 根据审核结果标签对所述合并分词合集的词进行词库量化分析，得到全量词库，包括： 若合并分词合集的词的审核结果标签为“通过”，则对应词的得分为0； 若合并分词合集的词的审核结果标签为“删除”，则对应词的得分为0.75； 若合并分词合集的词的审核结果标签为“拉黑”，则对应词的得分为1； 根据携带得分的分词构建全量词库； 对所述全量词库进行字段结构设计，设计分词内容和分词内容的出现次数、通过次数、删除次数、拉黑次数、得分和概率，得到设计后的词库，包括： 在全量词库中，通过每一次训练结果中词语的得分总和除以所述词语出现的次数，得到词的敏感分权重，将敏感分权重转化为百分比形式，得到词的概率。

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