本发明提供了语料文本的处理方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：将待处理的语料文本集合输入语言模型，得到语料文本的特征向量；基于聚类算法和语料文本的特征向量，对语料文本集合进行聚类处理，得到语料分类信息；修改目标语料文本标注的意图类别标注信息，得到目标语料文本；并将目标语料文本添加至原始训练样本中，以训练语言模型，得到优化的语言模型。本发明中，通过语言模型和聚类算法对语料文本集合进行聚类处理，并修正语料分类信息中目标语料信息标注的意图类别标注信息，以训练语言模型，使语言模型在使用过程中能够迭代优化，提升了语言模型和聚类算法的泛化能力，以及语料文本对应意图类别标注信息的标注准确度。