本发明涉及一种提高深度文本匹配模型适应性的小样本学习方法，属于自然语言处理中的文本匹配技术领域。本方法综合了应用于文本匹配模型的小样本学习与跨领域适应性方法，沿最小化目标域小样本数据集损失的方向，对源域数据的权重进行梯度下降，解决了传统的跨领域文本匹配方法在小样本学习设置下表现不足的问题，增强了文本匹配模型在少样本学习环境中的适应性。本方法与基础模型无关，可应用于各种基于深度学习的文本匹配模型。