模型训练方法、意图分类方法、装置、设备、介质及产品

本申请公开了一种模型训练方法、意图分类方法、装置、设备、介质及产品，方法包括：获取多个初始样本；对于每个初始样本，执行：根据初始样本，生成目标对抗样本，目标对抗样本与初始样本的语义相似度大于预设阈值，且意图不同；将每个初始样本，以及生成的目标对抗样本分别作为训练样本添加到数据集中；利用数据集中的训练样本对初始模型进行训练，得到意图分类模型，在对初始模型进行训练的过程中，每轮训练使用的每种意图各自对应的训练样本的数量根据初始模型在上一轮训练中输出的意图分类结果确定。上述中，可以动态调整每轮训练中每种意图各自对应的训练样本的数量，以平衡不同意图训练样本的比例，可以提高意图分类模型的分类精准度。