专利摘要显示，本申请实施例公开一种文本分类模型训练方法，该方法将样本数据输入预设模型，基于预设模型对样本文本进行基于上下文感知的信息提取处理，得到样本文本特征，对样本标签对应的类别描述信息进行特征提取，得到样本标签描述特征，将样本标签描述特征和所述样本文本特征进行融合，得到样本融合特征，基于样本融合特征对样本文本进行分类预测，得到预测分类结果；基于预测分类结果和样本标签所指示的真实分类结果之间的差异，调整预设模型的参数，得到文本分类模型。本申请将样本标签对应的类别描述信息融入到样本标签的表征中，并将这些描述信息与样本文本建立关联关系，将该方法应用到到文本分类模型中，提升文本分类的准确率。
(责任编辑：)关键词: