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龍圖騰網獲悉深圳市信利康電子有限公司申請的專利基于人工智能面向兒童的文本分級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：CN120067322B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510525936.4，技術領域涉及：G06F16/35；該發明授權基于人工智能面向兒童的文本分級方法及系統是由李斯勃設計研發完成，并于2025-04-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能面向兒童的文本分級方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能面向兒童的文本分級方法及系統，所述方法包括對待評估的文本內容進行預處理，生成標準化文本表示；對標準化文本表示利用預訓練模型提取多維度特征向量，包括主題、情感和語言復雜度特征；基于多維度特征向量通過多層感知機生成內容適宜性評分；利用多分類模型根據適宜性評分和多維度特征向量預測年齡分級。本發明相較傳統方法，能識別隱晦不良信息，通過自動化審查提升兒童內容的安全性和審查效率，具備顯著的創新性和社會效益。

本發明授權基于人工智能面向兒童的文本分級方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能面向兒童的文本分級方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 對待評估的文本內容進行預處理，生成標準化文本表示，所述預處理包括文本分詞、停用詞過濾和詞形歸一化； 對標準化文本表示利用預訓練模型生成文本的語義表示，基于語義表示提取多維度特征向量，所述多維度特征向量包括主題分類、情感傾向和語言復雜度特征；對標準化文本表示利用預訓練模型提取多維度特征向量具體包括：基于標準化文本表示的輸入，采用預訓練的BERT模型獲取CLS標記的多維向量并獲取主題分類特征向量；基于標準化文本表示的輸入，采用預訓練的BERT模型進行編碼，為每個token生成多維語義表示獲取情感傾向置信度；基于標準化文本表示的輸入，采用預訓練的BERT模型進行編碼，為每個token生成多維語義，添加雙仿射注意力層，預測每個token之間的依存關系，量化語言復雜度獲取語言復雜度特征； 將所述多維度特征向量輸入多層感知機，所述多層感知機通過Sigmoid函數處理多維度特征向量的非線性映射，生成0至100的內容適宜性評分； 將內容適宜性評分歸一化，與多維度特征向量融合后輸入Softmax分類器，最終由訓練完成的Softmax分類器輸出適齡分級標簽預測結果； 基于多維度特征向量通過多層感知機生成內容適宜性評分，具體表達式為： ， 其中表示內容適宜性得分，表示Sigmoid函數，為神經網絡的權重矩陣，x表示多維度特征向量，表示偏置向量，ReLU表示整流線性單元函數。

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