[发明专利]基于联邦学习和边缘计算的跨平台多模态舆情分析方法在审
| 申请号： | 202110756064.4 | 申请日： | 2021-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN113642700A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 江沸菠;代建华;王敏捷;唐文胜;杜保强;罗湘云;刘帅;肖林;王可之 | 申请（专利权）人： | 湖南师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/951;G06F9/50 |
| 代理公司： | 湖南科云知识产权代理事务所(普通合伙) 43253 | 代理人： | 何方 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习和边缘计算的跨平台多模态舆情分析方法，包括：S1.基于边缘计算的多模态舆情数据处理方法，来处理各公司内部的多模态舆情数据，形成多模态舆情数据样本；S2.采用基于联邦学习的跨平台情感分析模型训练方法，进行跨平台的情感分析训练，获得舆情分析的模型。本发明通过联邦学习的方法，将多个不同公司中的多模态舆情数据同时进行学习，得到统一的情感分析神经网络模型，实现了多模态舆情数据的跨平台分析。本发明在进行跨平台多模态舆情数据分析的同时，由于各公司神经网络的数据不需要互相分享，仅分享神经网络的模型参数，很好的保护了各自公司用户的数据隐私。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 边缘 计算 平台 多模态 舆情 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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