基于深度学习的大模型生成内容风险识别与干预方法
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基于深度学习的大模型生成内容风险识别与干预方法
申请号:
CN202511094651
申请日期:
2025-08-06
公开号:
CN120995204A
公开日期:
2025-11-21
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的大模型生成内容风险识别与干预方法,包括:采集内容生成系统输出的多模态数据并进行预处理,生成预处理后的多模态输入数据;多模态感知模型特征编码与融合,生成全局风险特征表示数据;全局风险特征输入猎豹优化算法,优化模型结构参数、风险阈值与干预策略参数;优化参数驱动风险识别与分级干预,输出风险等级、类别和分级干预措施;采集干预效果及用户反馈,驱动参数持续优化与自适应进化。本发明实现了对大模型生成内容的高效风险识别与智能干预,显著提升了内容安全管理的准确性和自动化水平。
技术关键词
风险
干预方法
模态特征
多模态
参数
数据
内容生成系统
状态检测单元
策略
特征提取单元
上下文特征
算法
多阈值区间
判别模块
多层感知网络
措施
层级
分析模块
分层特征
多尺度特征