gensim的word2vec模型是否可以采用联邦学习的方式进行训练？

你需要的多端并行训练再合并统一模型的方案完全可行，属于横向联邦自然语言处理的典型落地场景，可根据是否有可信协调侧选择以下两种方案：

方案1：基于联邦平均（FedAvg）的迭代训练方案 #

适合对模型效果要求高、可接受多轮通信的场景，隐私性和效果平衡性最好：

• 第一步：先做全局词表对齐，可信协调侧仅向各机构收集本地词的出现频次（不上传任何原始文本），合并生成全局统一共享词表，过滤低频稀有词后下发给所有机构，保证各端训练的词向量维度完全对齐。如果用负采样训练word2vec，可同时基于全局词频生成统一的负采样概率分布下发，避免各端数据分布差异带来的训练偏差。
• 第二步：协调侧生成初始化的word2vec权重（输入层到隐层的词向量矩阵、隐层到输出层的softmax权重），下发给4个机构。
• 第三步：4个机构同时在本地用自有数据训练word2vec，本地训练轮次统一设置为1-3轮即可，避免单端过拟合，训练完成后仅上传更新后的权重参数，不涉及任何原始数据流出。
• 第四步：协调侧按照各机构训练数据量的占比对4份权重做加权平均，得到全局统一模型，再下发给各机构重复第三步、第四步操作，直到模型收敛。

方案2：无协调侧的完全去中心化合并方案 #

不需要迭代训练、通信成本极低，适合各机构数据领域差异不大的场景：

• 第一步：同样先完成全局词表对齐，保证所有机构的词向量维度一致。
• 第二步：4个机构在本地独立完成完整的word2vec训练，得到各自的词向量矩阵。
• 第三步：利用word2vec词向量的旋转不变性做空间对齐：任选其中一个机构的模型作为锚点，其他三个机构的词向量矩阵通过Procrustes分析做正交变换，对齐到锚点的向量空间后，再按数据量加权平均，即可得到统一的全局模型，全程不需要可信第三方参与。

落地避坑提示 #

• 如果各机构的业务数据领域差异极大，比如分别是医疗、电商、政务文本，直接合并的效果会比顺序迭代训练差，可以要求各机构本地训练时加入少量公开通用语料做约束，减少向量空间偏移。
• 隐私要求更高的场景，可以在上传参数时叠加差分隐私噪声，或用安全多方计算实现参数聚合，避免参数被反推出原始文本的风险。
• 模型效果验证可以用通用词相似度任务做统一评估，也可以由各机构用本地下游任务分别验证效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kim Tang