[发明专利]在文本中添加水印的方法、装置、电子设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202011079509.1 申请日: 2020-10-10
公开(公告)号: CN112199944A 公开(公告)日: 2021-01-08
发明(设计)人: 刘顺 申请(专利权)人: 深圳壹账通智能科技有限公司
主分类号: G06F40/216 分类号: G06F40/216;G06F40/289;G06F40/247;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 代理人: 迟珊珊
地址: 518000 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 文本 添加 水印 方法 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种在文本中添加水印的方法,其特征在于,所述在文本中添加水印的方法包括:

获取待添加水印的文本;

对所述待添加水印的文本进行分词处理,得到多个分词;

计算每个分词的频率,并根据所述频率从所述多个分词中选取出多个目标分词;

将所述多个目标分词分别输入至预先训练好的水印词向量模型中,得到多个相似度列表,其中,每个相似度列表中包括至少一个水印分词;

计算每个目标分词与对应相似度列表中的每个水印分词的相似度,并将相似度最高的水印分词作为对应的目标分词的目标水印分词;

将所述待添加水印的文本中的所述多个目标分词替换为对应的目标水印分词得到水印文本。

2.如权利要求1所述的在文本中添加水印的方法,其特征在于,所述水印词向量模型的训练过程包括:

获取多个文本语料;

对所述多个文本语料进行分词处理,得到多个分词;

根据所述多个分词建立水印词汇表,并对所述水印词汇表中的每个分词进行自编码处理得到每个分词的自编码向量;

计算所述每个分词的自编码向量与预设的输入层权重矩阵的乘积,得到每个分词的词向量;

累加所述水印词汇表中的每个分词的词向量之和再求平均值得到隐藏层向量;

计算所述隐藏层向量与预设的输出层权重矩阵的乘积,得到输出层向量;

使用激活函数将所述输出层向量进行映射得到每个分词的概率分布;

采用损失度量函数计算所述每个分词的概率分布与预设的标签向量之间的损失值;

根据所述损失值采用反向传播算法对所述预设的输入层权重矩阵和所述预设的输出层权重矩阵进行更新得到水印词向量模型。

3.如权利要求1所述的在文本中添加水印的方法,其特征在于,所述根据所述频率从所述多个分词中选取出多个目标分词包括:

对所述频率进行降序排序;

从所述降序排序结果中选取排序在前的多个分词作为多个目标分词。

4.如权利要求1所述的在文本中添加水印的方法,其特征在于,所述每个目标分词与对应相似度列表中的每个水印分词的相似度采用如下公式计算得到:

其中,(x1,x2,…,xn)为目标分词的词向量,(y1,y2,…,yn)为水印分词的词向量,n表示词向量的维数,W为每个目标分词与对应相似度列表中的每个水印分词的相似度。

5.如权利要求1所述的在文本中添加水印的方法,其特征在于,在所述将所述待添加水印的文本中的所述多个目标分词替换为对应的目标水印分词得到水印文本之前,所述方法还包括:

监测所述待添加水印的文本中每个单句中的目标分词的个数;

将所述每个单句中的目标分词的个数与预设数量阈值进行比对;

当任意一个单句中的目标分词的个数大于或者等于所述预设数量阈值时,提取所述任意一个单句中的所有目标分词;

计算所述所有目标分词中每个目标分词与对应的相似度列表中的每个水印分词的相似度,得到多个目标相似度;

从所述多个目标相似度中选取目标相似度最高的水印分词作为所述任意一个单句的最终目标分词。

6.如权利要求1所述的在文本中添加水印的方法,其特征在于,所述对所述待添加水印的文本进行分词处理,得到多个分词包括:

将所述待添加水印的文本输入至分词及词性标注一体化模型中进行分词处理及词性标注,得到初始分词集合;

去除所述初始分词集合中的停用词,得到多个分词。

7.如权利要求1所述的在文本中添加水印的方法,其特征在于,所述对所述待添加水印的文本进行分词处理,得到多个分词还包括:

获取预设的分词配置参数;

根据所述分词配置参数配置分词工具;

调用配置后的分词工具对所述待添加水印的文本进行分词处理及词性标注,得到多个分词。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳壹账通智能科技有限公司,未经深圳壹账通智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011079509.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top