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龙图腾网恭喜四川大学申请的专利一种基于仇恨对象特征和变体词还原的仇恨言论检测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：CN119227686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411283583.3，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于仇恨对象特征和变体词还原的仇恨言论检测方法是由梁刚;孙明旭;胡海馨;蒲奥;赵奎;杨进设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于仇恨对象特征和变体词还原的仇恨言论检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络内容安全、网络空间安全技术等领域，公开了一种基于仇恨对象特征和变体词还原的仇恨言论检测方法，包括基于P‑Tuningv2方法微调ChatGLM2‑6B模型，构建变体词还原模块；采用BIO标注法对中文仇恨言论数据集中的每条样本进行仇恨对象实体标注，建立BERT‑CRF模型并进行特征提取和标签序列优化，同时保存训练完成后的BERT编码器层参数；将训练得到的BERT编码器层参数初始化至仇恨言论检测模块的BERT编码器层，开展并完成仇恨言论检测模块的训练；利用训练好后的仇恨言论检测模型对输入的任一条待检测文本进行最终的仇恨言论检测分类；该方法增强了模型的上下文特征提取能力，减缓了特定表述对模型决策的负面影响，并有效缓解了变体词对仇恨言论检测语义提取的干扰。

本发明授权一种基于仇恨对象特征和变体词还原的仇恨言论检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于仇恨对象特征和变体词还原的仇恨言论检测方法，其特征在于：包括下述步骤：1构建和训练变体词还原模块、仇恨对象识别模块和仇恨言论检测模块所组成的基于仇恨对象特征和变体词还原的仇恨言论检测模型：1.1基于P-Tuningv2方法微调ChatGLM2-6B模型，构建变体词还原模块；1.2构建并训练仇恨对象识别模块：采用BIO标注法对中文仇恨言论数据集中的每条样本进行仇恨对象实体标注，建立BERT-CRF模型并进行特征提取和标签序列优化，完成仇恨对象识别模块的训练，同时保存训练完成后的BERT编码器层参数；1.3基于BERT模型进行仇恨言论检测模块的训练：将在仇恨对象识别模块训练得到的BERT编码器层参数初始化至仇恨言论检测模块的BERT编码器层，开展并完成仇恨言论检测模块的训练；2利用训练好后的基于仇恨对象特征和变体词还原的仇恨言论检测模型对输入的任一条待检测文本进行最终的仇恨言论检测分类；包括下述具体步骤：2.1将任一条待检测文本输入到训练好的基于仇恨对象特征和变体词还原的仇恨言论检测模型内，通过变体词还原模块将该待检测文本中的拼写和语法变体词还原至其原始形式，生成还原后文本；2.2仇恨言论检测模块进一步地提取该还原后文本的深层语义特征，并通过顶部的全连接层和softmax函数输出最终的仇恨言论分类结果。

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