[发明专利]基于差分隐私的文本处理模型的训练方法及装置在审
| 申请号： | 202210917682.7 | 申请日： | 2022-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN115345293A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 杜健 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F16/35;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种基于差分隐私的文本处理模型的训练方法及装置。该方法包括：首先，将目标训练文本输入文本处理模型，所述文本处理模型中设置有隐私保护层；其中，利用所述隐私保护层以差分隐私的方式，对相邻的上游隐层输出的目标原始表征进行加噪，得到目标加噪表征，并利用所述隐私保护层下游的模型层处理所述目标加噪表征，得到文本处理结果。然后，基于所述文本处理结果和对应的文本标签，训练所述文本处理模型。如此，通过在训练阶段的前向传播过程中对隐私表征进行差分隐私处理，实现在保证训练数据隐私安全的同时，加速模型收敛并有效提升模型的预测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 隐私 文本 处理 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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