适用于海量数据分类的分类模型训练方法、设备及介质

本公开实施例涉及一种适用于海量数据分类的分类模型训练方法、设备及介质，通过获取携带第一领域标签的正样本和携带第二领域标签的负样本，第一领域标签用于指示正样本属于目标领域，第二领域标签用于指示负样本不属于目标领域，实现了将样本划分为属于目标领域和不属于目标领域两种类别，从而利用这些样本对初始模型进行训练得到分类模型，使得分类模型仅需对输入文本完成二分类任务即可，降低了文本分类的计算成本和资源消耗，提高了文本分类的处理效率，适用于海量数据的分类，并且，通过将训练数据集划分为训练子集和验证子集来训练模型，能够提高分类模型的性能，提高分类结果的准确性和稳定性。