一种面向多节点多领域及基于横向联邦学习的意图识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202210287348.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114707519A | 公开（公告）日 | 2022-07-05 |
| 申请公布号 | CN114707519A | 申请公布日 | 2022-07-05 |
| 分类号 | G06F40/35（2020.01）I;G06F16/35（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈梓浩;曾碧;林镇涛 | 申请（专利权）人 | 广东工业大学 |
| 代理机构 | 广东广信君达律师事务所 | 代理人 | - |
| 地址 | 510062广东省广州市越秀区东风东路729号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种面向多节点多领域及基于横向联邦学习的意图识别方法，包括：S1、在目标客户端中构建本地意图识别模型；S2、目标客户端向服务器发出更新参数请求信息；S3、服务器基于横向联邦学习得到自身优化后的参数w；S4、服务器将自身优化后的参数w发送给请求参数更新的目标客户端；S5、目标客户端通过采用参数w的本地意图识别模型进行意图识别，得到意图识别结果。本发明既能保护用户隐私又能提高意图识别的准确度。 |
