西安电子科技大学;平湖空间感知实验室科技有限公司于强获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学;平湖空间感知实验室科技有限公司申请的专利一种面向实体抽取的联邦学习模型聚合方法、系统及终端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：CN115423121B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211170371.5，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种面向实体抽取的联邦学习模型聚合方法、系统及终端是由于强;包亮;张瑞燊;左磊设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向实体抽取的联邦学习模型聚合方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种面向实体抽取的联邦学习模型聚合方法、系统及终端，对每一个客户端计算实体信息ekk；服务端基于所有客户端的实体信息E计算模型聚合的权重向量α，其中每个分量αkk表示模型聚合时的权重；服务端基于α对各个客户端模型进行聚合，得到全局模型实验结果表明，本发明的联邦学习模型聚合方法能有效克服非独立同分布数据下模型准确度下降问题，并能够降低模型训练的通信成本；在降低数据隐私泄漏风险的前提下，模型F1值仅低于集中式训练模型1.37％。
本发明授权一种面向实体抽取的联邦学习模型聚合方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种面向实体抽取的联邦学习模型聚合方法，其特征在于，所述面向实体抽取的联邦学习模型聚合方法包括： 对每一个客户端0≤k≤|Ct|计算实体信息ek；服务端基于所有客户端的实体信息E计算模型聚合的权重向量α，其中每个分量αk表示模型聚合时的权重；服务端基于α对各个客户端模型进行聚合，得到全局模型所述面向实体抽取的联邦学习模型聚合方法包括以下步骤： 步骤一，计算实体标注数据集信息熵、实体数量和实体离散度； 步骤二，计算拼接文本信息熵、实体数量和实体离散度得到实体信息向量； 步骤三，对每一个客户端的实体信息向量的三个分量各自进行归一化； 步骤四，对步骤三得到的向量进行加权平均，得到客户端的模型聚合权重。
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西安电子科技大学;平湖空间感知实验室科技有限公司，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学；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”。
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