一种医学文本分类测试方法、装置及存储介质

本发明公开了一种医学文本分类测试方法、装置及存储介质，属于自然语言处理与机器学习交叉技术领域，其方法包括：将获取的医学病例文本数据，输入预先构建的医学文本分类模型进行特征向量提取，获取医学文本特征向量；基于医学文本特征向量，采用元启发式算法对医学文本分类模型的超参数进行全局优化，获取全局优化后的超参数组合；根据全局优化后的超参数组合，采用贝叶斯优化对医学文本分类模型的局部超参数精调，获得优化后的医学文本分类模型，应用医学文本分类模型获取文本分类测试结果。本发明解决了传统医学文本分类方法漏诊率高，分类准确率低的问题，显著提升医学文本分类精度与效率。