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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明涉及隐私计算技术领域，公开了一种跨域矛盾纠纷数据归集方法，包括：提取矛盾纠纷数据的纠纷文本内容和纠纷类别标签；客户端本地使用预训练语言模型对采集的矛盾纠纷数据进行建模，得到特征向量；利用本地数据训练本地模型，并将本地模型当前的预测准确率和扰动后的梯度上传给中心服务器，中心服务器进行加权聚合，将全局模型的参数分发给客户端，各客户端更新本地模型继续训练；在验证集上测试全局模型，并根据测试结果调整全局模型的超参，得到最终的跨域矛盾纠纷分类模型；本发明避免了直接共享隐私敏感的原始数据，有效解决了数据分散和隐私保护的问题；通过联合各方的矛盾纠纷数据资源和建模能力，最终得到了跨域矛盾纠纷归集模型。
主权项：1.一种跨域矛盾纠纷数据归集方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，从裁判文书中采集各平台的矛盾纠纷数据，提取矛盾纠纷数据的纠纷文本内容和纠纷类别标签，并划分出训练集和验证集；步骤二，客户端本地使用预训练语言模型Bert-chinese对采集的矛盾纠纷数据进行建模，得到固定文本长度的特征向量；步骤三，客户端各自利用本地数据训练本地模型，并将本地模型当前的预测准确率和扰动后的梯度上传给中心服务器，中心服务器进行加权聚合，将全局模型的参数分发给客户端，各客户端更新本地模型继续训练；重复步骤三的上述过程直至全局模型收敛；步骤四，在验证集上测试全局模型，并根据测试结果调整全局模型的超参，得到最终的跨域矛盾纠纷分类模型；步骤五，将实际的矛盾纠纷数据输入到跨域矛盾纠纷分类模型，得到矛盾纠纷数据的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种跨域矛盾纠纷数据归集方法
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