公开(公告)号：CN116562396A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310587124.3

申请日：2023-05-23

Applicant: 中国电信股份有限公司北京研究院 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 程炎敏 ,  宋云龙 ,  杨明川

IPC: G06N20/00 ,  G06F16/901

Abstract: 本公开提供了一种联邦学习参与方筛选方法、装置、电子设备及存储介质，涉及联邦学习技术领域。该方法包括：获取每一参与方设备的多个差异值，多个差异值是每一参与方设备的模型参数与其他各个参与方设备的模型参数之间的差异值；根据每一参与方设备的多个差异值，从多个参与方设备中筛选出验证设备，在多个参与方设备中，验证设备的多个差异值中小于差异阈值的数量，不小于其他各个参与方设备的多个差异值中小于差异阈值的数量；获取验证设备对至少一个参与方设备的模型参数进行测试得到的模型质量数据，根据模型质量数据从多个参与方设备中筛选出参与联邦学习的参与方设备。此种方式，提供了一种能够避免恶意的参与方设备影响联邦学习的方法。

公开(公告)号：CN119597924A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411640346.8

申请日：2024-11-15

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋云龙 ,  周文红 ,  潘梦梦

IPC: G06F16/353 ,  G06F16/334 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/096 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本公开涉及一种信息抽取方法、装置、电子设备及计算机程序产品，属于自然语言处理技术领域。该方法包括：获取目标文本的文本长度，并根据所述文本长度将所述目标文本划分为第一文本类型或者第二文本类型；若所述目标文本为所述第一文本类型，则通过第一语言模型抽取所述目标文本中的目标时间节点，以及所述目标时间节点对应的目标事件；若所述目标文本为所述第二文本类型，则将所述目标文本切分为多个文本块，并通过第二语言模型抽取各个所述文本块中的目标时间节点，以及所述目标时间节点对应的目标事件。本公开可以提升信息抽取的效率和准确性。

公开(公告)号：CN116992978A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202311022610.7

申请日：2023-08-14

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋云龙

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F18/214

Abstract: 本公开提供了一种横向联邦学习方法、装置、系统及计算机可读存储介质，涉及联邦学习技术领域，所述方法包括：参与方执行第一训练，包括：利用第一原数据的伪数据使第一模型进行预训练，以得到第二模型，其中，所述第一原数据的伪数据与所述第一原数据同分布、且通过将所述第一原数据输入机器学习模型得到，向协调方发送所述第二模型的第一模型参数，接收来自所述协调方的第二模型参数，所述第二模型参数基于所述第一模型参数得到，和利用所述第二模型参数更新所述第二模型，以得到第三模型。

公开(公告)号：CN116975452A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310966582.8

申请日：2023-08-02

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋云龙

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/0601 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F18/22

Abstract: 本公开提供了一种推荐方法、装置和模型训练方法、装置，涉及深度学习技术领域，所述推荐方法包括：将待推荐物品的特征集和所述待推荐物品的多个候选用户中每个候选用户的特征集输入训练好的双塔模型，以得到所述待推荐物品的物品画像向量和每个候选用户的用户画像向量，其中，所述待推荐物品的特征集包括与所述待推荐物品具有第一交互行为的用户的第一特征，每个候选用户的特征集包括与该候选用户具有第二交互行为的物品的第二特征；以及根据所述物品画像向量和每个候选用户的用户画像向量，从所述多个候选用户中确定目标用户，以便向所述目标用户推荐所述待推荐物品。

公开(公告)号：CN119597984A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411644362.4

申请日：2024-11-15

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋云龙

IPC: G06F16/9035 ,  G06F16/9038 ,  G06F18/23 ,  G06N20/00 ,  G06F21/60 ,  G06F21/62

Abstract: 本公开提供一种基于联邦学习的推荐方法、装置、程序产品与电子设备，涉及计算机技术领域。该方法应用于分布式推荐系统，分布式推荐系统包括中央服务设备和多个本地服务设备，方法为：中央服务设备接收多个本地服务设备发送的各自对应的第二数据集，第二数据集为本地服务设备利用召回模型对对应的第一数据集中的数据进行召回处理所获得的；中央服务设备对获得的第二数据集进行初筛，获得本地服务设备对应的第三数据集，分别将第三数据集发送给对应的本地服务设备；中央服务设备根据待推荐用户的关联信息，对获得的第四数据集进行聚类排序处理，获得推荐给待推荐用户的目标信息。本公开提高了推荐系统的推荐效率和准确度。

公开(公告)号：CN117764200A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311840742.0

申请日：2023-12-28

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋云龙

IPC: G06N20/00 ,  G06F9/48

Abstract: 本公开提供了一种用于多目标任务的机器学习模型训练方法、设备、介质和程序产品。方法包括：计算多个目标任务中的每个目标任务的训练数据集各自的离散度；基于离散度确定该多个目标任务中的每个相应目标任务的损失函数的相应初始权重，初始权重与离散度负相关；基于相应初始权重对该多个目标任务的损失函数进行加权求和，以获得联合损失函数；以及基于联合损失函数对机器学习模型进行针对多个目标任务的训练，直至联合损失函数收敛为止。

公开(公告)号：CN116955931A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310955792.7

申请日：2023-08-01

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋云龙

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098

Abstract: 本公开涉及一种信号降噪方法、信号降噪装置和信号处理系统。该信号降噪方法包括：获取初始信号；对初始信号进行分解，以获取初始信号在频域中的第一高频信号分量和一个或多个第一低频信号分量，其中，第一高频信号分量的频率大于任一个第一低频信号分量的频率；对第一高频信号分量进行降噪，以产生第二高频信号分量；利用基于联邦学习法所训练的降噪网络模型对一个或多个第一低频信号分量进行降噪，以产生至少一个第二低频信号分量；以及将第二高频信号分量与至少一个第二低频信号分量进行组合，以产生降噪后的目标信号。