主体名称分类及其模型训练方法、计算机设备及存储介质

本申请揭示一种主体名称分类及其模型训练方法、计算机设备及存储介质，该方法包括：对多类原始主体名称数据进行抽样，得到主体名称样本数据集；对主体名称样本数据集进行数据清洗，得到主体名称标准数据集；对主体名称标准数据集进行分词处理，得到初始主体名称词汇列表；对初始主体名称词汇列表进行交叉关键词剔除处理，得到目标主体名称词汇列表；提取目标主体名称词汇列表中每个目标主体名称词汇的嵌入特征，得到嵌入特征集；以预设的集成模型框架，基于嵌入特征集进行训练，得到主体名称分类模型，能够有效提升主体名称分类模型的准确性，从而有利于在风险管理、合规管理、展业获客、数据治理等方面进行数据管理和分析。