介绍提示工程在大型语言模型（LLMs）中的应用及其带来的安全性问题，强调敏感提示词识别机制的重要性
明确本研究的目标是探索提示工程下的敏感提示词识别机制，提升AI系统的安全性
概述本研究采用的理论分析、实验验证和案例分析相结合的研究方法
介绍本文的章节安排和内容概要，包括提示工程概述、敏感提示词识别机制原理与架构、实验与案例分析等
定义提示工程并解释其在人机交互中的作用，介绍其在大型语言模型中的应用
描述提示工程的主要技术方法，包括语义引导、对抗性提示等
界定敏感提示词的概念，并对其分类进行详细说明
列举并分析常见的敏感提示词，展示其多样性和复杂性
介绍自然语言处理技术在敏感提示词识别中的应用，包括分词、词性标注等
概述机器学习和深度学习技术的基本原理及其在敏感提示词识别中的应用
讨论信息检索技术和文本分类方法在敏感提示词识别中的作用
设计敏感提示词识别机制的总体架构，包括各组件的功能和协同工作流程
介绍敏感提示词库的构建过程，包括词库的搜集、整理、结构设计和存储方式
详细介绍传统的基于规则匹配的识别算法和基于机器学习与深度学习的识别算法
选择合适的案例并介绍其背景，以便更好地验证敏感提示词识别机制
描述数据预处理步骤和特征提取方法，为后续的模型训练做准备
详细说明识别模型的训练过程和应用方法，包括模型的选择、参数设置和训练策略
分析识别模型的结果，并验证其有效性，评估识别准确率和召回率