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龙图腾网获悉深圳市信利康电子有限公司申请的专利基于人工智能面向儿童的文本分级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：CN120067322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510525936.4，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于人工智能面向儿童的文本分级方法及系统是由李斯勃设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能面向儿童的文本分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能面向儿童的文本分级方法及系统，所述方法包括对待评估的文本内容进行预处理，生成标准化文本表示；对标准化文本表示利用预训练模型提取多维度特征向量，包括主题、情感和语言复杂度特征；基于多维度特征向量通过多层感知机生成内容适宜性评分；利用多分类模型根据适宜性评分和多维度特征向量预测年龄分级。本发明相较传统方法，能识别隐晦不良信息，通过自动化审查提升儿童内容的安全性和审查效率，具备显著的创新性和社会效益。

本发明授权基于人工智能面向儿童的文本分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能面向儿童的文本分级方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 对待评估的文本内容进行预处理，生成标准化文本表示，所述预处理包括文本分词、停用词过滤和词形归一化； 对标准化文本表示利用预训练模型生成文本的语义表示，基于语义表示提取多维度特征向量，所述多维度特征向量包括主题分类、情感倾向和语言复杂度特征；对标准化文本表示利用预训练模型提取多维度特征向量具体包括：基于标准化文本表示的输入，采用预训练的BERT模型获取CLS标记的多维向量并获取主题分类特征向量；基于标准化文本表示的输入，采用预训练的BERT模型进行编码，为每个token生成多维语义表示获取情感倾向置信度；基于标准化文本表示的输入，采用预训练的BERT模型进行编码，为每个token生成多维语义，添加双仿射注意力层，预测每个token之间的依存关系，量化语言复杂度获取语言复杂度特征； 将所述多维度特征向量输入多层感知机，所述多层感知机通过Sigmoid函数处理多维度特征向量的非线性映射，生成0至100的内容适宜性评分； 将内容适宜性评分归一化，与多维度特征向量融合后输入Softmax分类器，最终由训练完成的Softmax分类器输出适龄分级标签预测结果； 基于多维度特征向量通过多层感知机生成内容适宜性评分，具体表达式为： ， 其中表示内容适宜性得分，表示Sigmoid函数，为神经网络的权重矩阵，x表示多维度特征向量，表示偏置向量，ReLU表示整流线性单元函数。

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