[发明专利]基于联邦学习框架的Bert结合卷积神经网络的情感分类方法在审
| 申请号： | 202111598481.7 | 申请日： | 2021-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN114238586A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 严珂;熊光浩 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学上虞高等研究院有限公司;中国计量大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 312000 浙江省绍兴市上虞区曹娥街*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习框架的Bert结合卷积神经网络的情感分类方法，该方法提出使用Bert来提取全局特征，减少神经网络的迭代次数，加速神经网络的收敛，提升下游分类模型的准确率；提出使用联邦学习框架对各个客户端训练的最优参数发送给中心服务器进行整合后下发新的共同参数给各个客户端使用，有效地降低了传统机器学习源数据聚合带来的许多隐私风险。本发明方法可有效保护各个客户端的数据隐私性，并且在短文本、少数据的情况下对不同种类商品评论的分类效果优于其他方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 框架 bert 结合 卷积 神经网络 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国计量大学上虞高等研究院有限公司;中国计量大学，未经中国计量大学上虞高等研究院有限公司;中国计量大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111598481.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
