数据分类方法、装置、电子设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分类数据的第一参考概率，所述第一参考概率为使用第一模型预先确定的所述待分类数据属于目标类型的概率；获取所述待分类数据的分类标签，所述分类标签为使用第二模型预先确定的所述待分类数据的类型；若所述第一参考概率以及所述分类标签满足预设分类条件，确定所述待分类数据属于所述目标类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一参考概率以及所述分类标签满足预设分类条件，确定所述待分类数据属于所述目标类型，包括：若所述第一参考概率大于第一概率阈值且所述分类标签为指定标签，确定所述待分类数据属于所述目标类型，所述指定标签为所述目标类型对应的标签。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一参考概率以及所述分类标签满足预设分类条件，确定所述待分类数据属于所述目标类型，包括：若所述第一参考概率大于所述第一概率阈值且所述分类标签不为指定标签，将所述第一参考概率降低为第二参考概率，所述指定标签为所述目标类型对应的标签；若所述第二参考概率大于第二概率阈值，确定所述待分类数据属于所述目标类型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述第一参考概率以及所述分类标签满足预设分类条件，确定所述待分类数据属于所述目标类型，包括：若所述第一参考概率小于所述第一概率阈值且所述分类标签为指定标签，将所述第一参考概率增大为第三参考概率；若所述第三参考概率大于所述第二概率阈值，确定所述待分类数据属于所述目标类型。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述第一概率阈值小于所述第二概率阈值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待分类数据的分类标签之前，所述方法还包括：基于所述第二模型确定所述待分类数据中是否包含预设关键词；若是，设置所述待分类数据的分类标签为指定标签。7.一种数据分类装置，其特征在于，所述装置包括：概率获取单元，用于获取待分类数据的第一参考概率，所述第一参考概率为使用第一模型预先确定的所述待分类数据属于目标类型的概率；标签获取单元，用于获取所述待分类数据的分类标签，所述分类标签为使用第二模型预先确定的所述待分类数据的类型；数据分类单元，用于若所述第一参考概率以及所述分类标签满足预设分类条件，确定所述待分类数据属于所述目标类型。8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如权利要求1至6任一项所述的数据分类方法。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少
一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的方法。10.一种包含指令的计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机实现如权利要求1至6任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种数据分类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及互联网技术领域。所述方法包括：首先可以获取待分类数据的第一参考概率，第一参考概率为使用第一模型预先确定的待分类数据属于目标类型的概率，还可以获取待分类数据的分类标签，分类标签为使用第二模型预先确定的待分类数据的类型。接着，若第一参考概率以及分类标签满足预设分类条件，将确定待分类数据属于目标类型。本申请使用概率预测及类型预测这两种分类方式分别对待分类数据进行分类，再综合两种分类方式的分类结果最终确定待分类数据的类型，可实现对待分类数据分类结果的相互校验，使第一模型与第二模型形成优势互补，由此可以得到更加准确的数据分类结果。果。果。


技术研发人员：吕乐宾 王洪斌 吴海英 蒋宁 权佳成
受保护的技术使用者：马上消费金融股份有限公司
技术研发日：2021.10.28
技术公布日：2022/3/4