基于增量学习的文本分类模型训练方法及装置

本发明涉及一种基于增量学习的文本分类模型训练方法及装置，应用于自然语言处理技术领域，其文本分类模型的训练方法包括：构建文本数据训练基座模型；每次增量学习训练时，先对所述语言模型A2进行训练，增加新标签，得到新标签对应语义空间上的特征；再对所述语言模型A1进行训练；当完成对所述语言模型A1和A2的训练后，最后对所述文本自编码器AE进行训练。本发明在文本分类模型的增量学习场景中无需保存初始文本，具备更好的学习能力和抗遗忘能力。