一种基于联邦学习的隐私保护弱监督数据标注系统

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于联邦学习的隐私保护弱监督数据标注系统，包括：中央服务器和客户端模块；所述中央服务器模块用于初始化全局模型，接收客户端模块的局部模型参数更新；所述客户端模块用于接收全局模型、生成弱监督信号、基于弱监督信号完成本地数据标注、通过弱监督元学习算法调整本地模型参数得到局部模型参数，并将局部模型参数加密传输至中央服务器模块。本发明构建了一个完整的、端到端的隐私保护弱监督数据生成与标注闭环，弱监督信号的生成和初步标注均在客户端本地完成，数据安全得到最高级别的保障。