文本处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质

本发明提供了一种文本处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域。其中，该方法包括：获取待预测文本；将待预测文本进预处理，得到向量化的待预测文本；将向量化的待预测文本输入预先训练完成的文本处理模型中，输出待预测文本对应的标签；其中，文本处理模型的训练样本包括原始样本和扩展样本；文本处理模型的损失函数由原始样本的正确标签与原始样本的预测标签的交叉熵损失函数、样本扩展过程中的对比学习损失函数和样本扩展过程中的KL散度够成；通过对比学习方法扩充训练样本，并将对比学习损失函数拟合到模型的最终损失函数中，提高了模型的鲁棒性，提高了模型预测的准确性，提升了用户体验。