文本表示模型的训练方法、装置、存储介质以及终端

本说明书实施例公开了一种文本表示模型的训练方法、装置、存储介质以及终端。构建初始文本表示模型；获取多个样本语句对，样本语句对为样本查询语句和样本比较语句组成的语句对；基于多个样本语句对训练初始文本表示模型；在初始文本表示模型的训练过程中，控制初始文本表示模型针对多个样本语句对执行至少两种训练任务，并根据各训练任务的执行结果计算各训练任务对应的任务损失值，基于各任务损失值调整初始文本表示模型的参数直至初始文本表示模型收敛，得到训练后的文本表示模型。采用三层次正样本、弱正样本与负样本的对比学习机制，让模型进行多种输出目标预测，将针对多个输出目标的损失值整合到了一个损失函数中，提升了模型的学习效率。