模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

本发明实施例提供了一种模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习技术领域，所述方法包括：对主题文档进行分词，获得分词列表；获取针对分词列表的滑动窗口，并根据滑动窗口对分词列表进行词频统计，获得分词列表对应的全局词频表；对全局词频表进行特征统计，获得对应的稀疏特征；根据全局词频表对稀疏特征进行特征融合，获得稠密矩阵；获取与主题文档对应的领域词典，并根据领域词典对稠密矩阵进行加权处理，获得对应的混合特征矩阵；根据混合特征矩阵对待训练的初始分类器进行训练，获得训练后的目标分类器，有效地降低了对人工标注的依赖性，形成了端到端的冷启动解决方案，降低了模型训练过程中的噪声干扰，缩短训练周期。