一种基于联邦学习的公文智能推荐方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202211154292.5
IPC分类号：G06F16/335;G06F16/35;G06F16/9535;G06F16/958;G06F40/205;G06F40/253;G06K9/62;G06N20/20
申请日期：
2022-09-22
申请人：
太极计算机股份有限公司

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权利要求

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于联邦学习的公文智能推荐方法
申请号	CN202211154292.5	申请日期	2022-09-22
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-10-25	公开/公告号	CN115238065A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/335	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;8;;;G;0;6;F;4;0;/;2;0;5;;;G;0;6;F;4;0;/;2;5;3;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;2;0;/;2;0查看分类表>
申请人	太极计算机股份有限公司	申请人地址	北京市海淀区北四环中路211号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	太极计算机股份有限公司	当前权利人	太极计算机股份有限公司
发明人	肖益;陈轮;韩国权;黄海峰;黄铁淳;周伟;程建润
代理机构	北京智桥联合知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	金光恩

摘要

本申请提供一种基于联邦学习的公文智能推荐方法，所述方法包括确定目标公文文本的公文类型以及各公文子数据库对应的公文类型；确定各公文子数据库对应的联邦学习架构；将所述联邦学习架构由联邦学习聚合服务器广播给所述各公文子数据库；进行联邦学习训练后输出所述目标公文文本对应的公文推荐结果。本发明提供的公文智能推荐方法，采用联邦学习的架构训练得到公文推荐模型，克服了各公文子数据库数据不互通导致的训练语料缺失的问题；同时基于各公文子数据库语料数据的特点，使得公文推荐模型对公文文本共通的语法结构特征和各类公文文本各自的特定语法结构特征均兼顾了学习，进而使得公文推荐模型的推荐结果准确率较高。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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