一种基于粒球计算的联邦文本开放意图分类方法

本发明公开了一种基于粒球计算的联邦文本开放意图分类方法，包括顺次完成的客户端训练步骤、服务端聚合步骤、客户端分类步骤，客户端训练步骤将得到的预训练语言模型参数和本地粒球知识库上传至服务器；服务端聚合步骤构建得到全局模型和全局粒球知识库，下发至各客户端；客户端分类步骤将待分类样本输入至全局模型，得到全局特征；并将全局特征与全局粒球知识库进行比较，实现意图分类。本发明在客户端构建粒球结构化知识以实现高效的表征学习，并在服务器端聚合模型与知识以支持全局推理与开放识别适用于多客户端、多源异构文本数据的隐私保护场景，在用户数据无法集中汇总的前提下，仍可实现对已知意图的准确识别与对未知意图的有效拒识。