基于轻量级样本数据的文本分类方法及装置

本发明公开了一种基于轻量级样本数据的文本分类方法及装置。其中，该方法包括：在接收到待分类文本的情况下，按照语义对待分类文本进行分割，得到多个词向量；对至少两个相邻的词向量依次进行局部特征关联分析，得到待分类文本的多个局部特征；根据所有词向量之间的语义关联对每个词向量进行全局特征关联分析，得到与每个词向量对应的全局特征；将多个局部特征和多个全局特征输入至文本分类模型中进行处理，得到待分类文本的文本类型。本发明解决了相关技术中传统的文本分类模型在训练时仍然需要收集大量的训练数据并人工标记标签，导致训练成本较高的技术问题。