层次文本分类方法、模型训练方法、系统、设备及介质

本申请实施例提供了一种层次文本分类方法、模型训练方法、系统、设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法通过根据对偶提示模板对训练数据集中的样本数据进行形式转换，得到提示文本，并基于该对偶提示模板执行层次感知的提示标签对比学习算法，即提取标签提示词的特征嵌入，再将标签掩码位上的嵌入映射到类别名称上，进一步结合真实标签和负标签计算正标签对比损失和负标签对比损失。利用结合正标签对比损失和负标签对比损失的分类任务损失训练层次文本分类模型，使得模型不仅能够识别出正确标签，同时还能识别出倾向于与正标签产生混淆的错误负标签，有助于提取到具有强判别力且富含层次信息的语义特征，从而提高层次文本分类任务准确性。