[发明专利]基于联邦学习的分布式语言关系识别方法、系统和装置有效
| 申请号： | 202011285430.4 | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN112101578B | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 赵军;陈玉博;刘康;隋典伯 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F30/27;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于数据识别领域，具体涉及了一种基于联邦学习的分布式语言关系识别方法、系统和装置，旨在解决多个参与方在不共享数据的基础上难以联合建模的问题。本发明包括：各个本地平台获取待识别数据和带标签的本地训练数据，在根据本地训练数据训练本地分类器模型，用训练好的分类器模型集成为全局分类器模型，再通过全局分类器模型初始化本地分类器模型，用初始化后的本地分类模型识别待识别的数据获得语言关系预测结果。本发明实现了在不共享数据的基础上将本地平台结合其它平台进行数据使用和机器学习建模，提高了自然语言识别模型训练的协作性，解决了数据孤岛的问题，降低各个平台训练模型所需的训练数据总量和要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 分布式 语言 关系 识别 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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