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龙图腾网获悉北京卅三智慧教育科技有限公司申请的专利基于联邦学习的教学模型训练、教学任务处理方法和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：CN121388844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511539019.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于联邦学习的教学模型训练、教学任务处理方法和装置是由何光华;李思思设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的教学模型训练、教学任务处理方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于联邦学习的教学模型训练、教学任务处理方法和装置，涉及人工智能、自然语言处理、大语言模型、深度学习等技术领域。具体实现方案为：接收中央服务器输出的初始教学模型，初始教学模型用于生成或执行教学任务；采用本地数据样本集和复合损失函数，对初始教学模型进行训练，得到训练完成的教学模型，复合损失函数包括：教学任务的任务损失函数以及用于使教学模型在处理文本时产生的内部表示与文本涉及的知识概念在知识图谱中结构化表示对齐的图谱约束损失函数；基于训练完成的教学模型和初始教学模型，得到模型更新量；基于知识图谱，得到实体嵌入矩阵；将模型更新量和实体嵌入矩阵发送给中央服务器。

本发明授权基于联邦学习的教学模型训练、教学任务处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的教学模型训练方法，应用于联邦学习的各个参与节点，所述方法包括： 接收中央服务器输出的初始教学模型，所述初始教学模型用于生成或执行教学任务； 采用本地数据样本集和复合损失函数，对所述初始教学模型进行训练，得到训练完成的教学模型，所述复合损失函数包括：所述教学任务的任务损失函数以及用于使教学模型在处理文本时产生的内部表示与所述文本涉及的知识概念在知识图谱中结构化表示对齐的图谱约束损失函数； 基于训练完成的教学模型和所述初始教学模型，得到模型更新量； 基于所述知识图谱，得到实体嵌入矩阵； 将所述模型更新量和所述实体嵌入矩阵发送给所述中央服务器； 任务损失函数包括：交叉熵损失函数，所述图谱约束损失函数包括：信息噪声对比估计函数，所述采用本地数据样本集和复合损失函数，对所述初始教学模型进行训练，得到训练完成的教学模型包括： 在当前迭代周期中，将从本地数据样本集中选取的本地数据样本输入到所述初始教学模型，得到所述初始教学模型输出的目标输出序列； 基于所述本地数据样本和所述目标输出序列，计算所述交叉熵损失函数的任务损失值； 基于所述本地数据样本、所述知识图谱以及所述初始教学模型的编码器输出的上下文表示，计算所述信息噪声对比估计函数的对比损失值； 基于所述任务损失值和所述对比损失值，计算得到总损失值； 响应于基于所述总损失值检测到所述初始教学模型满足训练完成条件，得到训练完成的教学模型。

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