基于仇恨内容分类的模型优化方法及装置

本申请公开了一种基于仇恨内容分类的模型优化方法及装置，该方法为：获取表情包样本的文本特征以及图像特征；基于文本特征和图像特征，获得表情包样本的多模态特征；利用多个表情包样本的多模态特征作为训练样本，训练深度学习模型；优化深度学习模型的多模态分布空间，以使得第一概率分布与第二概率分布保持一致；基于优化后的深度学习模型，结合变分信息瓶颈机制，获得仇恨内容分类模型。该方法利用深度学习模型中多模态特征的方差向量来量化间接表达所引起的情感不确定性，并优化深度学习模型多模态分布空间，以使得第一概率分布与第二概率分布保持一致，从而有效提高仇恨内容分类模型对仇恨内容的间接表达的识别能力。