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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明提供基于联邦知识蒸馏的跨语言社交媒体事件检测方法；由于数据稀缺，社交媒体事件检测在低资源的情况下表现较差；现有方法主要通过跨语言知识迁移等方式来缓解低资源问题，但忽略了数据隐私问题；因此，本文提出了基于联邦知识蒸馏的跨语言社交媒体事件检测框FedEvent，旨在将富资源客户端知识蒸馏到低资源客户端；具体而言，通过结合参数高效微调技术和三组对比损失，实现非英文语义空间到英文语义空间的有效映射，并采用联邦蒸馏策略，保障数据隐私的前提下实现知识的迁移；此外，在联邦框架下，还设计了一套四阶段生命周期机制以适应增量场景；本方法在保障数据隐私的情况下，有效的将富资源客户端知识蒸馏到低资源客户端。
主权项：1.基于联邦知识蒸馏的跨语言社交媒体事件检测方法，其特征在于，包括：Step1、跨语言词嵌入预训练：利用参数高效微调技术和三组对比损失来将非英文语言映射到英文语义空间中去；Step2、加权同构消息图构建：利用现有社交数据信息中实体、用户、hashtag关系构建加权同构消息图，并以图神经网络作为特征提取器；Step3、联邦网络消息蒸馏：在联邦框架下引入本地模型和全局模型以实现私有化模型定制，并利用基于以全局模型为导向的过程监督以及以全局锚点为导向的结果监督来实现知识的有效蒸馏；并设计了一套四阶段生命周期机制以实现联邦框架下增量的事件检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 基于联邦知识蒸馏的跨语言社交媒体事件检测方法
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