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文本意图分类模型训练方法、识别方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

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本发明实施例提出一种文本意图分类模型训练方法、识别方法、装置、电子设备及存储介质,属于数据处理领域,训练方法包括:获得每个训练文本的词语组和每个训练文本的标注标签,获取到包括图神经网络和分类器的初始模型,从而将所有标注标签作为图神经网络的迭代输入,以使图神经网络学习所有意图标签间的关联关系,并将训练文本的词语组和关联关系作为分类器的迭代输入,对初始模型进行训练,训练出用于得到训练文本的标注标签的分类模型,从而使得训练出的分类模型能够适应数据分布变化的应用场景,极大地提高了分类模型的分类准确。