一种分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，用以生成高质量标注数据。方法包括：对待训练的分类模型进行至少一轮训练；每轮训练执行：基于标注样本集，为无标注样本集中每个无标注样本分别构建上下文提示；针对每个无标注样本，以一个无标注样本对应的上下文提示为引导，采用辅助标注模型确定一个无标注样本的分类结果及置信度；从无标注样本集中筛选置信度符合预设置信条件的至少一个无标注样本，并基于至少一个无标注样本各自的分类结果，分别确定至少一个无标注样本各自的第一类别标签；采用至少一个无标注样本及相应的第一类别标签，对当前的分类模型进行训练，获得本轮输出的分类模型。