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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种敏感倾向表述检测方法、装置、设备及存储介质。所述敏感倾向表述检测方法包括：获取待检测的文本表述；将文本表述分别输入预置BERT模型进行向量编码、输入预置统计语言模型进行特征提取、以及进行嵌入词向量转化，分别得到多个文本词向量、多个文本特征向量、以及多个嵌入词向量；将各向量分别输入预置第一敏感倾向识别模型、预置第二敏感倾向识别模型、预置第三敏感倾向识别模型进行识别，得到对应的具有敏感倾向表述的第一概率、第二概率，以及第三概率；对第一概率、第二概率、第三概率进行投票，确定文本表述是否具有敏感倾向。本发明可以高效且精准地检测出包含敏感内容的文本表述信息。

主权项：1.一种敏感倾向表述检测方法，其特征在于，所述敏感倾向表述检测方法包括：获取待检测的文本表述；将所述文本表述输入预置BERT模型进行向量编码，得到多个文本词向量，将所述文本表述输入预置统计语言模型进行特征提取，得到多个文本特征向量，以及对所述文本表述进行嵌入词向量转化，得到多个嵌入词向量，所述多个文本特征向量包括依次拼接的第一特征向量、第二特征向量和第三特征向量，所述第一特征向量为每个字节片段出现的概率，所述第二特征向量为其它单词在给定单词的条件下出现的概率，所述第三特征向量为敏感倾向特征指标出现的次数；将各文本词向量输入预置第一敏感倾向识别模型进行识别，得到所述各文本词向量具有敏感倾向表述的第一概率，将各文本特征向量输入预置第二敏感倾向识别模型进行识别，得到所述各文本特征向量具有敏感倾向表述的第二概率，以及将各嵌入词向量输入预置第三敏感倾向识别模型进行识别，得到所述各嵌入词向量具有敏感倾向表述的第三概率，所述第一敏感倾向识别模型为CNN模型，所述第二敏感倾向识别模型为统计语言模型，所述第三敏感倾向识别模型为IDCNN模型；对所述第一概率、所述第二概率、所述第三概率进行投票，并根据投票结果确定所述文本表述是否具有敏感倾向；所述第三敏感倾向识别模型包括：膨胀卷积层、全连接层，所述将各嵌入词向量输入预置第三敏感倾向识别模型进行识别，得到所述各嵌入词向量具有敏感倾向表述的第三概率包括：对所述第三敏感倾向识别模型的各卷积核进行空洞处理，得到膨胀卷积层；对各嵌入词向量进行矩阵化处理，得到嵌入词矩阵；将所述嵌入词矩阵输入所述第三敏感倾向识别模型的膨胀卷积层进行特征提取，得到多个第四特征向量；将各第四特征向量输入所述第三敏感倾向识别模型的全连接层进行特征分类处理，得到分类结果；计算所述分类结果中具有敏感倾向表述的比率，得到所述各嵌入词向量中具有敏感倾向表述的第三概率。

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