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本申请实施例提供了文本分类方法、装置、设备及介质,其通过将训练文本数据输入至待训练的文本分类模型,根据训练文本数据得到词嵌入向量,根据词嵌入向量进行特征提取得到文本语义特征,根据文本语义特征进行文本分类预测得到预测结果以及预测结果与标签数据之间的置信度,根据置信度计算得到损失函数,并根据损失函数调参得到已训练的文本分类模型;通过损失函数的调制因子调节头部标签和尾部标签在损失函数的占比权重,提升尾部标签的占比权重,提升文本分类模型对尾部标签分类学习的关注,加强文本分类模型对尾部标签的分类学习能力,提升文本分类模型整体的分类性能。