本发明实施例提供了一种食品风险追溯信息分级方法及装置，利用人工智能模型的自学习能力，建立食品风险追溯信息分级的深度学习神经网络模型，对深度学习神经网络模型的权值和偏置进行初始化处理，得到原始深度学习神经网络模型；获取食品风险追溯信息样本，按照预设基础追溯信息因子格式进行信息划分，得到食品风险追溯信息因子；将食品风险追溯信息因子按照预设向量化方式转化成食品风险追溯信息向量；将食品风险追溯信息向量输入到原始深度学习神经网络模型中，得到当前食品风险追溯信息的原始分级向量；将原始分级向量输入到损失函数中，得到原始分级向量的损失率，若损失率在预设范围内，则原始分级向量确定为目标分级结果。