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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的语句质检方法、装置、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：第一终端根据获取到的质检例句时，训练第一终端对应的第一网络模型，将训练第一网络模型得到的第一模型梯度传输到联邦服务器，联邦服务器对接收的第一模型梯度和至少一个第二终端发送的第二模型梯度进行聚合；第一终端接收联邦服务器发送的回传梯度，并基于回传梯度对第一网络模型进行训练，生成联邦质检模型，调用联邦质检模型对接收的待质检语句进行质检。本发明通过联邦质检模型在各方数据隐私受到严格保护的前提下联合多方数据进行质检，确保质检准确性的同时有利于保护各方数据的安全。
主权项：1.一种基于联邦学习的语句质检方法，其特征在于，所述基于联邦学习的语句质检方法包括以下步骤：获取第二终端的第二质检项，并将第一终端内的第一质检项和所述第二质检项进行交集运算，生成目标质检项，质检项用于表征对语句进行质检的语言类别；获取与所述目标质检项对应的质检例句，以基于存在类别标注的质检例句进行模型训练；第一终端根据获取到的质检例句，训练所述第一终端对应的第一网络模型；将训练所述第一网络模型得到的第一模型梯度传输到联邦服务器，其中，所述联邦服务器接收所述第一模型梯度和至少一个第二终端发送的第二模型梯度，所述联邦服务器聚合所述第一模型梯度和所述第二模型梯度，并生成回传梯度；所述第一终端接收所述联邦服务器发送的所述回传梯度，并基于所述回传梯度对所述第一网络模型进行训练，生成联邦质检模型，调用所述联邦质检模型对接收的待质检语句进行质检。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 基于联邦学习的语句质检方法、装置、设备及存储介质
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