本发明涉及一种基于多源特征的文本分类方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：接收文本并分词；S2：通过在LSTM网络中添加自注意力机制的方式，获取词注意力权重矩阵和字注意力权重矩阵；S3：构建关键词表，基于分词结果，从关键词表中查找核心关键词表；S4：采用N种关键词提取算法提取得到N个候选关键词表；S5：基于词注意力权重矩阵和字注意力权重矩阵，根据候选关键词表得到拓展关键词表和拓展关键字表；S6：将核心关键词表、拓展关键词表和拓展关键字表中的所有字和词作为关键词和关键字；S7：对关键词和关键字进行特征提取；S8：基于提取的特征，通过分类网络对文本的类别进行预测。本发明提高文本分类的准确率。