本发明公开了一种核电设备缺陷记录文本分类方法、系统、介质及电子设备，该方法包括以下步骤：S1：提取所述核电设备缺陷记录文本中多个带有电力语义信息的词向量；S2：将多个所述词向量输入BiLSTM模型后利用注意力机制为有效信息赋予不同的权重，得到最终的待分类向量；S3：将所述待分类向量经过全连接层组合后，输出至Softmax分类器中以根据所述权重进行分类。本发明提出了基于注意力机制的神经网络模型，通过该模型能够实现核电设备缺陷记录文本的自动、精准、高效分类，可以降低人为工作量，并能更快速准确地对核电设备故障进行诊断。在部分运维人员知识储备相对较少地区，可有效提高缺陷程度诊断的正确率。