本发明公开了一种短文本实体相关性识别方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：将包含实体上下文语义信息的词向量、包含实体位置编码信息的位置向量和包含实体预编码信息的预编码向量进行融合得到训练文本中单词的融合词向量；将每一个训练文本的单词的融合词向量输入到TD_LSTM模型中得到向前向量编码和向后向量编码，并将向前向量编码和向后向量编码拼接得到实体拼接向量，将实体拼接向量经过前馈神经网络得到每一个训练文本的分类编码向量，将分类编码向量归一化，根据归一化的分类编码向量得到损失函数，对损失函数进行迭代优化得到最优模型；将待识别短文本输入至最优模型中得到待识别文本的识别结果；实现了短文本实体相关性识别的准确性。