本申请公开了时序文本特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，解决了现有的基于神经网络模型的时序文本的特征提取方式不适用于非深度学习模型，且实现复杂度较高、特征提取效率不高的问题，所述方法，包括：获取目标时序文本集合；对目标时序文本集合中的每一时序文本进行分词，统计目标时序文本集合中包含的各个词语在每一时序文本中出现的次数；根据各个词语在每一时序文本中出现的次数，确定各个词语在每一时序文本中的权重；针对每一词语，根据所述词语在每一时序文本中的权重，确定所述词语的平均权重；根据各个词语的平均权重，获得每一时序文本的特征向量。