京东科技信息技术有限公司刘鸿儒获国家专利权
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龙图腾网获悉京东科技信息技术有限公司申请的专利一种基于横向联邦学习的文本预测方法及装置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：CN115730044B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202110975812.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于横向联邦学习的文本预测方法及装置是由刘鸿儒;孙中伟;张钧皓;刘永平;姬艳鑫;曹雨晨;宋红花;赵国梁设计研发完成，并于2021-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于横向联邦学习的文本预测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于横向联邦学习的文本预测方法及装置，应用于参与方，包括：获取待预测文本；将待预测文本输入本地联邦模型，得到本地联邦模型输出的联邦预测数据，将联邦预测数据输入下游任务的私有模型，得到私有模型输出的预测结果；其中本地联邦模型与公私钥服务器、汇总服务器形成横向联邦学习网络；本地联邦模型是基于横向联邦学习网络的共享参数数据及共享参数数据训练标签训练得到；私有模型是基于本地私有化文本训练数据、文本训练数据标签训练得到的。各参与方通过与公私钥服务器及汇总服务器形成横向联邦学习网络，将联邦学习的本地联邦学习模型用于文本预测的下游任务，在有效保护本地私有数据的同时提高了数据网络传输的安全性。
本发明授权一种基于横向联邦学习的文本预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于横向联邦学习的文本预测方法，其特征在于，应用于参与方，所述预测方法包括： 获取待预测文本； 将所述待预测文本输入本地联邦模型，得到所述本地联邦模型输出的联邦预测数据，将所述联邦预测数据输入下游任务的私有模型，得到所述私有模型输出的预测结果； 其中，所述本地联邦模型与公私钥服务器、汇总服务器形成横向联邦学习网络； 所述本地联邦模型是基于横向联邦学习网络的共享参数数据及共享参数数据训练标签训练得到的； 所述私有模型是基于本地私有化文本训练数据、文本训练数据标签训练得到的。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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