本发明实施例提供的一种文本分类方法及装置、设备及介质，该方法包括：获取待分类文本；将所述待分类文本输入到Student集成模型，得到所述待分类文本的分类结果；其中，所述Student集成模型包括：N种Student模型，N种所述Student模型为各不相同的神经网络模型通过Teacher模型蒸馏得到的，在进行文本分类时，使用Student集成模型，而Student集成模型包括N种Student模型，从而能够基于不同算法的差异性，充分发挥各个模型优势，进而在节省计算资源的同时，提高分类模型预测的准确度。