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龙图腾网恭喜深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利基于联邦学习的语句质检方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111428265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010206524.1，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于联邦学习的语句质检方法、装置、设备及存储介质是由黄研洲;杨海军;徐倩;杨强设计研发完成，并于2020-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的语句质检方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于联邦学习的语句质检方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：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。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳前海微众银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。