本申请公开了识别模型的训练方法、装置、信息识别方法及装置。该方法包括：获取待处理的目标样本集合，其中，目标样本集合中包括目标问题类型对应的多个初始数据样本；从目标样本集合中确定初始数据样本的相似数据样本；基于初始数据样本与相似数据样本进行融合，生成目标数据样本；利用目标数据样本以及初始数据样本对预设神经网络模型进行训练，得到识别模型。本申请实施例通过确定样本集合中每个初始数据样本对应的相似数据样本，然后融合初始数据样本和相似数据样本得到目标数据样本。不仅通过目标数据样本能够增加样本集合的样本数量，同时保证模型训练过程中的训练平衡，解决了现有技术中心样本量不均衡导致模型训练后准确性低的问题。