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本公开的实施例公开了训练分类模型和数据分类的方法和装置。该方法的具体实施方式包括:执行以下训练步骤:从样本集中选取至少一个样本;基于概念表征网络提取每个样本的概念表征和每个类别的概念表征;根据每个样本的概念表征与其所属类别的概念表征的距离计算每个样本所属类别的预测概率;根据每个样本所属类别的预测概率和类别标签计算总损失值;若总损失值小于预定阈值,则基于概念表征网络构造分类模型。该实施方式能够从有限的标注样本中学习新类别的鲁棒、可信的知识。