本申请提供一种训练文本分类模型的方法、装置、设备及存储介质，可以应用于人工智能领域或车联网领域等，用于解决训练得到的目标文本分类模型的分类准确性和分类可靠性较低问题。该方法至少包括：分别对所述多个文本行样本图像进行至少一种文本变换，获得相应的构造图像对；采用文本分类模型，分别对获得的各构造图像对进行特征提取，获得相应的图像特征对；基于获得的各图像特征对各自包含的两个图像特征之间的差异，调整所述文本分类模型的模型参数。训练过程中，不需要大量的标注有文本类别的样本图像参与训练，避免样本图像不足而造成训练出的目标本文分类模型的分类准确性和分类可靠性较低的问题。