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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利基于敏感度識(shí)別模型的數(shù)據(jù)敏感度識(shí)別方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114840869B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-07-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110139667.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/62；該發(fā)明授權(quán)基于敏感度識(shí)別模型的數(shù)據(jù)敏感度識(shí)別方法及裝置是由趙文設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-02-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于敏感度識(shí)別模型的數(shù)據(jù)敏感度識(shí)別方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于敏感度識(shí)別模型的數(shù)據(jù)敏感度識(shí)別方法、敏感度識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)；所述敏感度識(shí)別模型包括特征提取層和敏感度識(shí)別層，數(shù)據(jù)敏感度識(shí)別方法包括：獲取待識(shí)別數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)，所述元數(shù)據(jù)用于描述所述待識(shí)別數(shù)據(jù)；通過(guò)所述特征提取層，對(duì)所述待識(shí)別數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到所述元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征；通過(guò)所述敏感度識(shí)別層，基于所述元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，對(duì)所述待識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感度識(shí)別，得到敏感度識(shí)別結(jié)果；其中，所述敏感度識(shí)別結(jié)果，用于指示所述待識(shí)別數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)敏感度。通過(guò)本申請(qǐng)，能夠提高數(shù)據(jù)敏感度的識(shí)別效率。

本發(fā)明授權(quán)基于敏感度識(shí)別模型的數(shù)據(jù)敏感度識(shí)別方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于敏感度識(shí)別模型的數(shù)據(jù)敏感度識(shí)別方法，其特征在于，所述敏感度識(shí)別模型包括特征提取層和敏感度識(shí)別層，所述方法包括： 獲取待識(shí)別數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)，所述元數(shù)據(jù)用于描述所述待識(shí)別數(shù)據(jù)； 通過(guò)所述特征提取層，對(duì)所述待識(shí)別數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到所述元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征；當(dāng)所述元數(shù)據(jù)包括至少兩個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，所述數(shù)據(jù)特征包括各所述關(guān)鍵詞的特征； 通過(guò)所述敏感度識(shí)別層，基于所述元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，對(duì)所述待識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感度識(shí)別，得到敏感度識(shí)別結(jié)果；其中，所述敏感度識(shí)別結(jié)果為通過(guò)所述敏感度識(shí)別層，分別將各所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的特征與至少兩個(gè)敏感詞對(duì)應(yīng)的特征進(jìn)行匹配后，匹配度最高的敏感詞所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)敏感度； 其中，所述敏感度識(shí)別結(jié)果，用于指示所述待識(shí)別數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)敏感度。

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