本发明属于计算机文本分类技术领域，尤其涉及一种基于集成学习的多标签文本分类计算方法，包括：步骤1：对原始数据集进行预处理，将句子分段成为一个个独立的单词，删除非关键词；步骤2：采用词频-逆文本频率的方式对文本进行特征提取向量化处理；步骤3：采用二元关联法将多标签学习问题分解为多个独立的二元分类问题，每个二元分类问题对应于标签空间中的一个标签；步骤4：采用集成学习算法对标签进行分类。本发明降低了时间复杂度，提高了训练速度，提高了弱学习器的泛化能力，降低了过拟合的风险，增加模型的鲁棒性。