本申请实施例提供了一种实体文本提取模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括第一样本集和第二样本集；针对每个训练样本，分别执行以下操作：将原始文本输入第一模型，输出目标实体文本；将问题模板文本和目标实体文本输入第二模型，输出目标问题文本；根据目标实体文本及其对应的实体标签文本、目标问题文本及其对应的问题模板文本生成指标数据；当指标数据不满足预设阈值时，调整第一模型参数和第二模型参数；返回将原始文本输入第一模型，直至指标数据满足预设阈值，将第一模型确定为实体文本提取模型；本申请实施例能够解决现有技术中基于深度学习进行实体抽取的方法的性能较差的问题。