投诉文本的分类方法及装置

本发明提供一种投诉文本的分类方法及装置，方法包括：确定用户投诉文本的多模态特征；基于分类模型的多层神经网络层，逐层对多模态特征进行分类预测，在任一神经网络层的层级预测结果的不确定性概率小于预设概率阈值的情况下，将任一神经网络层的层级预测结果作为分类结果；否则，基于下一神经网络层继续对多模态特征进行分类预测，直至输出分类结果。本发明提供的方法，通过分类模型应用多模态特征，将神经网络层的层级预测结果的不确定性概率与预设概率阈值进行比较，实现与用户投诉文本自适应的分类预测，大大提升了分类预测的效率和准确性，而且确保了分类结果的可靠性。