【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种面向虚假信息的话语诱导方法，属于信息安全与文本分析。
技术介绍
1、随着信息技术的不断进步和大模型的广泛普及，人们的互联网使用和社交媒体互动不断增加，导致了大量的话语和文本数据的生成。这些数据中可能包含敏感语料，例如个人隐私信息或其他敏感内容。随着个性化服务和社交媒体应用的蓬勃发展，处理这些敏感语料并保护用户隐私变得愈发重要。
2、现有的自然语言处理方法尚未充分考虑敏感语料的存在，这可能导致潜在的隐私泄露风险。传统的nlp模型主要关注文本生成的自然流畅性和信息准确性，但它们很少关注如何处理和保护敏感语料。现有的文本处理方法通常忽略了用户行为和文本背后的社会规律，无法有效地处理敏感信息。此外，现有技术未能充分考虑到敏感语料的多样性和动态性，例如用户在不同时间、地点或情境下可能会产生不同的敏感语料，这增加了敏感信息保护的挑战。
3、因此，迫切需要一种新的方法，用于提高对话和文本数据的隐私和安全性。既要充分考虑到敏感语料的存在，采取适当的措施来保护敏感信息，同时还要能够确保文本的自然流畅性和信息完整性
【技术保护点】
1.一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，步骤1.2中，微调的目标函数表示为：
4.如权利要求1所述的一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，步骤2.2中，应用TF-IDF进行关键词提取和重要性评分：
5.如权利要求1所述的一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，步骤3中，采用Gumbel-Softmax技术，通过引入Gumbel噪声到离散...
【技术特征摘要】
1.一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，步骤1.2中，微调的目标函数表示为：
4.如权利要求1所述的一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，步骤2.2中，应用tf-idf进行关键词提取和重要性评分：
5.如权利要求1所述的一种面向虚假信息的话语诱导方法，其特征在于，步骤3中，采用gumbel-softmax技术，通过引入gumbel噪声到离散分布的概率中，应用softmax函数实现；
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【专利技术属性】
技术研发人员：张旭，解峥，陈志伟，张翔宇，
申请(专利权)人：国家计算机网路与信息安全管理中心，
类型：发明
国别省市：
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