用于答复问题的模型训练方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种用于答复问题的模型训练方法、装置、设备及存储介质，应用于深度学习技术领域，用于解决用户咨询问题的答复率低下的问题。本方法包括：检测负面评价信息；若检测到，则获取负面评价信息所对应的评价问题；对各个评价问题聚类，聚类后得到各个问题集；确定各个问题集的向量中心；针对每个问题集，分别计算问题集的向量中心与各个预设问题组的向量中心的距离；针对每个问题集，若最小距离小于预设距离阈值，则将问题集合并至最小距离对应的预设问题组；针对每个问题集，若最小距离大于或等于预设距离阈值，则将问题集确定为新的预设问题组；采用更新后的各个预设问题组重新训练该目标深度学习模型，得到训练后的目标深度学习模型。