基于双向流数据结构的信息分类方法及装置

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于双向流数据结构的信息分类方法、装置、设备、存储介质及程序产品，用于解决现有技术进行分类识别时不能根据分类结果的可信程度进行修正，导分类结果不准确的问题。该方法包括：调用分类识别模型对输入信息进行分类识别，得到分类得分；基于分类得分得到初始分类结果，其中，初始分类结果为属于域内分类或属于域外分类；计算初始分类结果的可信度数据并判断是否需要修正；若需要则基于构建的双向流数据结构对初始分类结果进行双向的数据划分，将属于域内分类的初始分类结果重新划分为属于域外分类的信息类别，和/或将属于域外分类的初始分类结果重新划分为属于域内分类的信息类别，得到最终分类结果。