申请/专利权人：北京字跳网络技术有限公司;抖音视界有限公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744145A

主分类号：G06F21/62

分类号：G06F21/62;G06F16/35;G06F40/284;G06F40/216;G06N3/098;G06N3/084;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本公开涉及一种模型联邦微调方法、文本分类方法、装置、介质及设备。预训练好的目标模型包括部署在服务端的第一模型和分别部署于至少一个客户端的第二模型，应用于至少一个客户端中目标客户端的微调方法包括：对文本样本进行分词，通过第二模型生成多个分词各自对应的嵌入向量；从多个分词中确定对分类标签所标注的文本类别具备分类效用的目标分词；对多个分词中除目标分词外的其他分词对应的嵌入向量进行噪声扰动处理，得到扰动向量；根据扰动向量、目标分词对应的嵌入向量及分类标签，与服务端和其他客户端协同微调第一模型的模型参数。该方法能够在加强客户端数据隐私保护的同时有效提升目标模型在分类任务上的可用性。

主权项：1.一种模型联邦微调方法，其特征在于，预训练好的目标模型包括部署于服务端的第一模型和分别部署于至少一个客户端的第二模型，所述方法应用于所述至少一个客户端中的目标客户端，包括：获取文本样本和所述文本样本对应的分类标签；对所述文本样本进行分词，得到多个分词，并通过部署于所述目标客户端的第二模型生成所述多个分词各自对应的嵌入向量；从所述多个分词中确定对所述分类标签所标注的文本类别具备分类效用的目标分词；对所述多个分词中除所述目标分词外的其他分词对应的嵌入向量进行噪声扰动处理，得到扰动向量；根据所述扰动向量、所述目标分词对应的嵌入向量以及所述分类标签，与所述服务端和所述至少一个客户端中的其他客户端协同微调所述第一模型的模型参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京字跳网络技术有限公司;抖音视界有限公司 模型联邦微调方法、文本分类方法、装置、介质及设备

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