情绪分类模型训练方法、情绪预测方法和装置

摘要

本申请涉及一种情绪分类模型训练方法、情绪预测方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及人工智能领域，可用于金融科技领域或其他相关领域。情绪分类模型训练方法包括：获取样本参与方的样本文本数据，以及样本标签；将样本文本数据输入待训练的文本数据分类模型，利用文本数据分类模型确定样本文本数据中包含的文本分词对应的第一分词向量，以及上文词向量和下文词向量；根据上文词向量和下文词向量，得到文本分词对应的第二分词向量；基于第一分词向量以及第二分词向量，确定市场情绪预测概率；根据市场情绪预测概率与样本标签之间的差异损失对文本数据分类模型进行训练，得到情绪分类模型。采用本方法能够提高市场情绪分类的准确率。