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龙图腾网获悉中国电子科技网络信息安全有限公司;中国电子科技集团公司第三十研究所申请的专利一种大模型违规语义检测方法、系统、设备及介质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：CN121579695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610099667.4，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种大模型违规语义检测方法、系统、设备及介质是由毛得明;饶志宏;廖珊;张玲;孙治;王一凡;骆妲;杨鹏;张子涵设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大模型违规语义检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及大模型安全技术领域，公开了一种大模型违规语义检测方法、系统、设备及介质，其中方法包括：通过双向编码器表征变换模型获取多个不同层次的文本语义特征，并通过门控循环单元获取文本时序特征；构建违规词库，并设置基于违规词库的安全风险注意力机制，得到安全风险特征矩阵；将模型目标层的隐藏状态矩阵、文本时序特征及安全风险特征矩阵进行拼接得到组合特征矩阵，并将模型目标层的注意力矩阵进行加权，一并输入对应的图注意力网络，得到融合输出；通过基于违规词库的违规混合损失函数训练模型，训练好后执行大模型违规语义检测。本发明通过多维度技术设计与模型架构优化，在违规语义检测精准性、全面性与适应性上实现了显著提升。

本发明授权一种大模型违规语义检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种大模型违规语义检测方法，其特征在于，包括： 通过双向编码器表征变换模型获取多个不同层次的文本语义特征，并通过门控循环单元获取文本时序特征；构建违规词库，并设置基于违规词库的安全风险注意力机制，得到安全风险特征矩阵； 将双向编码器表征变换模型目标层的隐藏状态矩阵、所述文本时序特征及所述安全风险特征矩阵进行拼接，得到组合特征矩阵；将双向编码器表征变换模型目标层的注意力矩阵按照文本层次信息重要程度进行加权，得到加权后的注意力矩阵； 将所述组合特征矩阵与所述加权后的注意力矩阵输入对应的图注意力网络，将各层图注意力网络的输出按照注意力归一化后的权重进行融合，得到融合输出； 通过基于所述违规词库的违规混合损失函数训练违规语义检测模型，所述违规语义检测模型包括双向编码器表征变换模型、门控循环单元和图注意力网络；并通过训练好的违规语义检测模型执行大模型违规语义检测； 所述设置基于违规词库的安全风险注意力机制，包括：查询输入字符是否为所述违规词库中的违规词，为每个输入字符分配对应的特征向量；基于所述输入字符及其对应的特征向量计算安全风险注意力分数，对所述安全风险注意力分数进行归一化处理，得到归一化安全风险注意力分布；根据所述归一化安全风险注意力分布和所述输入字符计算安全风险向量，将所述安全风险向量转化为安全风险特征矩阵。

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