文本分类模型的训练方法、文本分类方法、装置和设备

摘要

本申请提供一种文本分类模型的训练方法、文本分类方法、装置和设备，该方法包括：获取多条浏览器的历史弹窗内的文本信息；对每个文本信息进行分词处理，根据分词结果确定出每个文本信息对应的第一特征向量；对第一特征向量进行聚类，得到至少一个文本信息组；从每个文本信息组中，分别选出至少一条目标文本信息，并对每个目标文本信息添加类型标识，以形成至少一个文本信息模板；根据至少一个文本信息模板，对初始文本分类模型进行训练，得到文本分类模型。通过该方法，能够解决现有技术中无法对浏览器弹窗日志进行分析的问题，基于训练得到的文本分类模型对系统进行监测和分析，能够提高系统运维效率。