【摘要】[目的/意义]网络敏感信息发现对于净化网络空间和维护社会稳定具有重要意义。针对当前网络敏感信息发现研究忽略长距离上下文语义，从而导致发现性能欠佳的问题，提出敏感词融合权重惩罚BiGRU模型的网络敏感信息发现方法。[方法/过程]首先，得到敏感词的统计权重、类别权重和情感权重，并将三者融合得到敏感词的融合权重；其次，利用融合权重构建敏感词加权损失函数，以惩罚BiGRU模型对包含敏感词文本的错误发现；最后，基于惩罚后的BiGRU模型实现对网络敏感信息的发现。[结果/结论]在新浪微博真实数据集上的实证结果显示，与已有方法相比，提出的方法在精确率、召回率和F₁值上均有一定提高。