本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术领域，提供一种分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质。方法包括：基于训练样本集对待训练的分类模型进行多轮训练；在一轮训练中，预测文本样本针对描述目标的立场；基于真实标签对应的一个因果分析的第二文本特征，结合相应文本样本的第一文本特征，生成相应的因果释义；基于文本样本对应的各因果分析集的第三文本特征集，对相应文本样本的各因果分析的正确性概率进行预测与排序，得到对应的预测排序结果；基于各预测立场、各因果释义和各预测排序结果，进行参数调整。由于本申请同时使模型进行文本样本本身以及因果分析的学习，因此可以提高模型的学习能力，进一步提高模型准确性。