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龙图腾网获悉江西准云智能科技有限公司申请的专利基于自然语言处理的涉密文档分类与交换权限管控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：CN121389190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511959943.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于自然语言处理的涉密文档分类与交换权限管控方法是由刘俊锋;李武;李剑锋;孙亮设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然语言处理的涉密文档分类与交换权限管控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自然语言处理的涉密文档分类与交换权限管控方法，包括如下步骤：对输入文档进行结构化解析，切分为多个原始片段并提取文本语义特征；通过由稀疏门控的专家混合网络与神经因果推理网络组成的自然语言处理模型，对片段进行密级判别，输出密级标签、敏感实体标签和权限向量；将上述结果输入可逆生成对抗网络，生成符合权限和密级要求的内容版本，并利用判别器联合判别内容脱敏有效性、密级分类准确性与权限分配一致性，以优化内容生成。该方法支持内容流转、权限调整等全过程的自动记录与溯源，实现涉密文档的智能分级、动态权限管控与安全可追溯流转。本发明实现了涉密文档的智能分级、动态权限控制与全过程安全可追溯流转。

本发明授权基于自然语言处理的涉密文档分类与交换权限管控方法在权利要求书中公布了：1.基于自然语言处理的涉密文档分类与交换权限管控方法，其特征在于，包括如下步骤： 对输入的文档进行结构化解析，按照段落、句子、表格和图片切分为多个原始片段，并提取每个原始片段的文本语义特征作为特征向量； 输入原始片段与特征向量，利用由稀疏门控的专家混合网络与神经因果推理网络构成的自然语言处理模型进行密级判别，输出密级标签、敏感实体标签和权限向量； 将原始片段、密级标签、敏感实体标签和权限向量一同输入可逆生成对抗网络，所述可逆生成对抗网络包括生成器和判别器： 生成器为可逆流神经网络结构，依据原始片段、密级标签、敏感实体标签和权限向量生成符合权限约束和密级要求的内容版本； 判别器直接接收生成器输出的内容版本、密级标签、权限向量、敏感实体标签和原始片段作为输入，分别对内容脱敏有效性、密级分类准确性和权限分配一致性进行联合判别，并输出判别结果以指导生成器优化； 在文档交换、流转和权限调整操作中，自动记录所有内容生成、密级分类和权限分配与逆向映射过程； 所述由稀疏门控的专家混合网络与神经因果推理网络构成的自然语言处理模型包括： 实体识别专家子网络，片段文本通过BERT模型编码为上下文相关的词向量序列，词向量序列输入双向LSTM进行时序建模，捕捉词与词之间的依赖关系，LSTM输出经CRF层处理，预测每个词的实体类别和位置标签，所有实体通过嵌入映射得到实体嵌入向量； 上下文推理专家子网络，当前片段及前后片段文本拼接后，经过词嵌入编码为输入序列，多层Transformer对拼接序列进行自注意力计算，建模片段与邻近上下文间的高阶语义依赖，最后一层Transformer的均值池化向量作为片段的上下文特征向量； 结构关系专家子网络，采用图神经网络结构，将文档各片段、表格、图片节点构建为文档结构图，节点属性为片段特征，边表示结构、引用、顺序关系，对结构图进行若干层GNN消息传递，聚合邻居节点特征，建模结构上下文信息，得到当前片段节点的结构特征向量； 外部知识匹配专家子网络，将片段中识别的实体与知识库实体通过向量嵌入进行匹配计算，若匹配成功，提取关联的密级、属性或上下位关系，生成知识匹配特征向量，对无精确匹配实体，则通过模糊匹配获取相关知识补全信息，输出描述片段与外部知识、安全规则关联度的知识匹配特征； 稀疏门控路由机制，根据原始片段特征，为各专家分配权重，动态路由输入，输出加权融合的高阶语义特征； 神经因果推理层，接收加权融合的高阶语义特征，基于因果图结构进行因果推断，输出推断的密级标签和敏感实体组合标签； 权限决策层，基于神经因果推理层输出的密级标签、敏感实体标签和上下文特征向量与结构特征向量，进行编码，形成联合特征向量，其中密级标签、敏感实体标签采用独热编码，上下文特征与结构特征采用归一化处理，采用多层感知机结构的权限决策子网络，以联合特征向量为输入经决策规则处理，进行特征融合与条件判断，输出权限向量，所述权限向量包括可读、可写、可转发、可外发、可下载、可打印、可归档权限字段，每个字段为0或1，表征片段在对应权限下的操作可达性； 分类输出层，输出密级标签、敏感实体标签和权限向量，所述密级标签包括绝密、机密、内部、公开。

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