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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利基于知識庫的文本地理信息安全檢查方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115934871B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211498723.X，技術領域涉及：G06F16/29；該發明授權基于知識庫的文本地理信息安全檢查方法及系統是由眭海剛;寧慧涵;胡烈云;魏天怡設計研發完成，并于2022-11-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于知識庫的文本地理信息安全檢查方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于知識庫的文本地理信息安全檢查方法及系統，首先針對待進行地理信息保密檢查的文件集，利用地理信息檢查知識庫，獲取命中地理信息關鍵詞的文件，以及文件中包含關鍵詞的文本；然后生成融合字詞的深層注意力文本匹配模型CW?DATM的文本對，包括待檢查的文本和涉密判斷規則；最后通過融合字詞的深層注意力文本匹配模型CW?DATM，檢測文本是否安全。本發明引入地理信息檢查知識庫，結合文本內的多粒度語義特征和文本間的交互語義特征，提高了模型進行語義匹配的準確率。

本發明授權基于知識庫的文本地理信息安全檢查方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于知識庫的文本地理信息安全檢查方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：針對待進行地理信息保密檢查的文件集，利用地理信息檢查知識庫，獲取命中地理信息關鍵詞的文件，以及文件中包含關鍵詞的文本； 所述地理信息檢查知識庫，由地理信息關鍵詞庫和涉密判斷規則庫組成； 所述地理信息關鍵詞庫，包括多行業地理信息詞庫、中國地名地址庫和敏感地理信息詞庫； 所述多行業地理信息詞庫，根據測繪標準體系，以及包括測繪、遙感、導航、規劃、環境、公安、交通行業的產品標準與規范，采集其中涉及地理信息的專業詞匯，構建多行業地理信息詞庫； 所述中國地名地址庫，包括地名數據、地址數據和興趣點數據； 所述敏感地理信息詞庫，包括監獄、物資儲備庫所、能源設施、衛星觀測站、拘留所、工業設施和雷達站信息； 所述涉密判斷規則庫，根據數據的不同特征設計相應的涉密判斷規則，形成含條判斷文本的規則庫，且每條判斷規則有對應的關鍵詞列表； 步驟2：生成融合字詞的深層注意力文本匹配模型CW-DATM的文本對，包括待檢查的文本和涉密判斷規則； 所述融合字詞的深層注意力文本匹配模型CW-DATM，由嵌入層、編碼層、交互層、融合層和池化層及預測層組成； 所述嵌入層，由RoBERTa層、Word2Vec層及字詞融合向量層組成，待檢查的文本和涉密判斷規則分別利用所述RoBERTa模型和Word2Vec模型得到文本的字向量和詞向量表示；所述字詞融合向量層，用于將詞包含字的所有字向量相加取平均獲得新的詞向量，與原始詞向量拼接后作為所述編碼層輸入； 所述編碼層，由雙向長短期記憶網絡Bi-LSTM和多頭自注意力機制層組成，通過雙向長短期記憶網絡Bi-LSTM和多頭自注意力機制層獲取深層的上下文語義信息； 所述交互層，利用多頭交互注意力機制層提取兩個輸入文本和之間的詞語交互特征，即對經過編碼層得到的和進行交互計算，捕獲文本對之間的語義依賴關系； 所述融合層，由殘差連接層和歸一化層組成，對編碼層和交互層得到的語義信息進行融合； 所述池化層，結合最大池化層和平均池化層，提取文本融合表示的關鍵信息，對文本和的融合特征和進行池化計算分別得到與； 所述預測層，由兩層全連接神經網絡和Sigmoid層組成；拼接池化操作獲得的向量和，并輸入到兩層全連接神經網絡中，經過sigmoid激活函數計算出文本和的語義相似度，從而預測文本是否安全；大于等于文本相似度閾值時，待檢查的文本與涉密判斷規則的語義相似，可視為安全，否則，為不安全； 步驟3：通過融合字詞的深層注意力文本匹配模型CW-DATM，檢測文本是否安全。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區珞珈山街道八一路299號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。