一种基于多模态大模型的细粒度网络欺凌检测方法

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一种基于多模态大模型的细粒度网络欺凌检测方法
申请号:CN202510408405
申请日期:2025-04-02
公开号:CN120372530A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态大模型的细粒度网络欺凌检测方法;其通过包括多模态编码模块、跨模态对齐模块和多任务学习模块的网络欺凌检测模型进行检测;多模态编码模块,采用预训练大模型对多模态信息进行编码,获得视觉特征表示和文本特征表示;跨模态对齐模块,得到对齐的多模态表示;多任务学习模块,以多任务学习作为目标来对网络欺凌的欺凌属性、欺凌角色、欺凌主题和欺凌类型进行检测;本发明通过深刻把握网络欺凌意图性、重复性的特点和弥补面向视频流信息的网络欺凌检测框架的空白,实现了对网络欺凌更精准且细粒度的检测;同时本发明提出了多轮多角色的中文网络欺凌数据合成技术,使得本发明网络欺凌检测算法落地。
技术关键词
网络 视觉特征 多模态 对齐模块 多任务 编码模块 跨模态 文本 数据 主题 标签 大语言模型 帖子 样本 多轮对话 社交平台 会话 视频