本发明请求保护一种基于胶囊网络融合模型的新闻文本分类方法、系统及介质，属于深度学习领域，该方法包括：文本预处理与词向量生成；选择BiLSTM模型对新闻文本进行特征表示；考虑新闻文本标题与正文的重要程度，引入注意力机制，实现新闻词向量加权；通过BiLSTM获得新闻文本的向量表示之后，再通过CNN获得句子的局部表示，弥补BiLSTM的缺点；结合BiLSTM模型对文本长序列表示和CNN模型提取局部特征的优势，并利用胶囊网络对获得的信息进行聚合，完成文本分类。