异常文本检测模型训练方法、异常文本检测方法及装置

摘要

本申请提供一种异常文本检测模型训练方法、异常文本检测方法及装置，本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等场景，方法包括：获取包括训练文本和训练文本的分类标签的训练样本集，训练文本中用于表示时间的字符被替换为预设字符，产生时间在第一时间之前的训练文本的分类标签为第一分类标签，产生时间在第一时间之后的训练文本的分类标签为第二分类标签，第一时间在当前时间之前，在任一次训练过程中，以训练文本为文本分类模型的输入，输出训练文本的分类预测概率，根据训练文本的分类预测概率与训练文本的分类标签，对文本分类模型的参数进行调整，直到满足停止训练条件，将得到的文本分类模型输出为异常文本检测模型。