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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于动态敏感度驱动的分层噪声注入的联邦情感知识模型构建方法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：CN120654789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510675739.0，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于动态敏感度驱动的分层噪声注入的联邦情感知识模型构建方法是由甄圣超;乔帅鹏;陈浩林;郭哲均;罗共之;李梓航;李涛设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态敏感度驱动的分层噪声注入的联邦情感知识模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机情感分析技术领域，特别涉及一种基于动态敏感度驱动的分层噪声注入的联邦情感知识模型构建方法。包括：下载模型到本地客户端；获取本地客户端用户情感实体敏感度分级；在本地客户端输入信息中注入噪声；训练下载本地客户端的情感知识分类模型；更新服务器情感知识分类模型。本发明通过融合语义关联性、社会影响权重和数据稀疏性等多维度特征，实现了对不同情感数据的精细化敏感度分级。该方法有效解决了传统统一噪声注入机制无法适应情感数据敏感度差异的问题，使用者无需依赖复杂的隐私风险评估经验，即可根据系统自动生成的敏感度分级结果，为不同类型情感数据配置最优的隐私保护策略。

本发明授权一种基于动态敏感度驱动的分层噪声注入的联邦情感知识模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态敏感度驱动的分层噪声注入的联邦情感知识模型构建方法，其特征在于，具体方法如下： 将服务器情感知识分类模型下载到本地客户端； 根据本地客户端输入信息，获取本地客户端用户情感实体敏感度分级； 根据本地客户端用户情况实体敏感度分级，在本地客户端输入信息中注入噪声； 以注入噪声后的本地客户端输入信息，训练下载本地客户端的情感知识分类模型； 以训练好的本地客户端情感知识分类模型上传到服务器，更新服务器情感知识分类模型； 获取本地客户端用户情感实体敏感度分级，具体方法如下： 获取本地客户端输入信息的语义关联性、社会影响和数据分布； 加权语义关联性、社会影响和数据分布，敏感度值具体公式如下： 其中，为可调系数； 根据加权结果获取本地客户端用户情感实体敏感度分级； 计算语义关联性，具体方法如下： 本地客户端输入信息文本通过通用大模型进行编码，获取d维语义向量； 计算本地客户端输入信息与高危词库的语言相似度，具体公式为： 其中，输入为d维语义向量，输出通常取相似度值∈[-1,1]，归一化到[0,1]，高危词库由临床心理学标准术语搭建的基础词库和后期拓展的低识别度网络用语构成； 数据分布由知识图谱中情感实体出现的频率确定，具体计算公式如下： 其中，为该情感实体在训练集中的出现频次，当出现频次大于100时，数值提升为2； 社会影响为基于PHQ-9抑郁量表拟对不同程度情感抑郁情况进行权重估计的数值。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；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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