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申请/专利权人：贵州白山云科技股份有限公司;贵州大学
摘要：本申请提供了一种联想敏感词的检测方法与系统，利用预训练的ChineseBERT模型，通过对正常文本的学习，计算每个汉字在句子中的出现概率，检测出可能的错误汉字；结合句子的上下文信息，将错误汉字组合为疑似敏感词集合；通过音近和形近字的特征编码及孪生神经网络相似性判断模型，进行含变体字的敏感词匹配，最终得到敏感词检测结果。本申请不仅解决了依赖大量敏感数据集训练的问题，还提高了对变体字敏感词的检测能力，为内容审核和信息过滤提供了一种高效、可靠的解决方案。
主权项：1.一种联想敏感词的检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、获取含有变体字的数据集，对所述含有变体字的数据集进行预处理以生成含变体字的敏感词句子数据集；S2、使用掩码语言模型对所述敏感词句子数据集进行错误检测，检测因变体导致的拼写错误及语法搭配错误，并生成疑似敏感词集合；S3、对敏感词词库进行整理，将所述疑似敏感词集合与整理后的所述敏感词词库中的敏感词进行相似匹配，以生成敏感词集合；S4、通过汉字特征提取层对输入字词进行特征提取以获得特征编码，并基于孪生神经网络和自注意力机制判断汉字相似度以进行敏感词匹配，最终得到敏感词检测结果；所述步骤S1具体包括如下子步骤：S101、对收集到的敏感词进行精简化处理，去除多余变体敏感词和正常词；S102、对处理后的数据按照拼音、笔画数和词长度进行分块排序；S103、对分块排序后的数据，通过同义替换、变体字替换或者音近形近字替换的方式进行部分或者全部的变体替换，以生成含变体字的敏感词句子数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州白山云科技股份有限公司 贵州大学 一种联想敏感词的检测方法与系统
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