模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

本申请提出一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，模型训练方法包括：对预先获取的历史样本数据进行样本增强操作，得到标注样本；其中，所述标注样本包括用户数据和对应的商品数据；基于所述标注样本的语义，对所述标注样本进行处理，得到第一训练样本；基于所述第一训练样本训练预先构建的第一模型，得到训练至收敛状态的第二模型；根据预先获取的待标注数据，基于所述第二模型，确定包含语义标签的第二训练样本；基于所述第二训练样本训练预先构建的初始排序模型，得到训练至收敛状态的排序模型。本申请涉及独立站技术领域，能够提升对独立站中的模型进行训练的准确度。