模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

本申请涉及大数据领域，特别是涉及一种模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待处理数据对应的知识图谱向量和自然语言向量；根据知识图谱向量和自然语言向量，对初始网络模型进行模型训练，得到训练后的目标网络模型。本申请在根据知识图谱向量对初始网络模型进行模型训练时，可以有效提高目标网络模型推理、识别和查询能力；因此，本申请在根据知识图谱向量和自然语言向量训练得到的目标网络模型时，充分利用率待处理数据之间的深层次信息，防止由于待处理数据间存在着众多错综复杂的相互关系，而影响针对目标网络模型的训练效果。