本发明涉及一种短文本分类方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集多个文本数据并进行特征提取后组成训练集；S2：分别构建基于卷积神经网络和循环神经网络的多个分类模型，计算每个分类模型对训练集中各样本的输出概率；S3：构建三个模型集；S4：根据KS值筛选三个模型集中的两个合并为融合模型库I；S5：设定融合模型库I的样本预测值计算公式；S6：设定损失函数loss；S7：通过训练集对融合模型库I进行迭代训练，通过调整权重参数w1和w2，使得损失函数loss的值最小；S8：通过训练后的融合模型库I对待分类文本数据进行分类。本发明针对短文本数据稀疏、噪声大等问题，通过模型融合策略，有效提高模型应对新数据领域的适应能力。