【技术实现步骤摘要】
本申请涉及文本数据处理，尤其涉及一种文本数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品。
技术介绍
1、在实际应用中，通常通过预先定义的指定领域的事件分类模板，对文本数据比如新闻数据进行分析，从而确定文本数据所表征的事件类型。然而，上述事件分类模板中包含的事件类型以及事件特征相对固定，因此，上述方案无法满足实际应用中多样化的文本数据处理需求。
技术实现思路
1、基于以上技术问题，本申请实施例提供了一种文本数据处理方法、装置、设备、介质及程序产品。
2、本申请实施例首先提供了一种文本数据处理方法，所述方法包括：
3、通过k个事件分类模型对文本数据进行处理，得到k个分类参数；其中，k为大于1的整数；
4、基于第一决策树的第m层学习器的第m输出结果中的第n数据与预设类型之间的第一差异程度，确定第m权重中与所述第m输出结果的所述第n数据关联的权重；其中，所述第一决策树的第一层学习器用于对所述k个分类参数进行处理，得到第一输出结果；m与n均为大于或等于1的整数；所述第n...
【技术保护点】
1.一种文本数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一决策树的第m层学习器的第m输出结果中的第n数据与预设类型之间的第一差异程度，确定第m权重中与所述第m输出结果的所述第n数据关联的权重，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述P个论元参数以及所述样本分类结果对第二决策树进行训练，得到所述训练完成的第二决策树，包括：
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