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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种敏感信息检测方法、装置、终端及介质，所述方法包括：基于目标获取方式从目标源对象中获取文本数据，对文本数据进行分词处理，得到至少一个词组，检测至少一个词组中每个词组是否都存储于预置数据库中，若检测到至少一个词组中每个词组都存储于预置数据库中，则根据预置数据库判断文本数据中是否包含敏感信息；若检测到至少一个词组中存在未存储于预置数据库中的目标词组，则根据预先设定的敏感信息判断规则判断文本数据中是否包含敏感信息，若所述文本数据中包含敏感信息，则根据所述敏感信息对所述目标获取方式进行更新。通过实施上述方法，可以提升对敏感信息监控的准确性以及监控效率。

主权项：1.一种敏感信息检测方法，其特征在于，所述方法包括：基于目标获取方式从目标源对象中获取文本数据，所述目标获取方式包括针对所述目标源对象的目标获取频率以及目标获取时间段，所述目标获取方式由用户预先进行设置；对所述文本数据进行分词处理，得到至少一个词组；检测所述至少一个词组中每个词组是否都存储于预置数据库中，所述预置数据库包括敏感词数据库或常规词数据库，所述敏感词数据库中存储了至少一个敏感词组，所述常规词数据库存储了至少一个非敏感词组；若检测到所述至少一个词组中每个词组都存储于所述预置数据库中，则根据所述预置数据库判断所述文本数据中是否包含敏感信息；若检测到所述至少一个词组中存在未存储于预置数据库中的目标词组，则根据预先设定的敏感信息判断规则判断所述文本数据中是否包含敏感信息；所述敏感信息判断规则具体用于判断所述目标词组的长度以及所述目标词组的格式，所述根据预先设定的敏感信息判断规则判断所述文本数据中是否包含敏感信息，包括：获取所述目标词组的长度以及所述目标词组的格式；根据所述目标词组的长度从至少一种格式匹配模型中确定出目标格式匹配模型；检测所述目标词组的格式是否与所述目标格式匹配模型相匹配；若所述目标词组的格式与所述目标格式匹配模型相匹配，则确定所述目标词组为所述文本数据中的敏感信息，并将所述目标词组加入至所述敏感词数据库中，以对所述敏感词数据库中存储的敏感词组进行更新；若所述目标词组的格式与所述目标格式匹配模型不相匹配，则将所述目标词组输入至预置深度学习模型中，所述预置深度学习模型包括敏感词学习模型和常规词学习模型，所述敏感词学习模型用于输出词组属于敏感词组的概率，所述常规词学习模型用于输出所述词组属于常规词组的概率；获取所述敏感词学习模型输出的第一概率以及所述常规词学习模型输出的第二概率；计算所述第一概率与所述第二概率之间的差值的绝对值；若所述差值的绝对值大于预设值，则检测所述第一概率与所述第二概率的大小；若所述第一概率大于所述第二概率，则确定所述目标词组为所述文本数据中的敏感信息；若所述第一概率小于所述第二概率，则确定所述目标词组不为所述文本数据中的敏感信息；若所述文本数据中包含敏感信息，则根据所述敏感信息对所述目标获取方式进行更新。

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