本公开提供了一种模型训练及命名实体识别方法、装置、电子设备及介质，涉及计算机技术领域，具体为自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取文本样本集，其中，文本样本集包括已标注样本和未标注样本；获取初始模型，并分别将已标注样本和未标注样本输入初始模型，以生成多个预测结果和其对应的分数；根据选取策略、多个预测结果和其对应的分数，从文本样本集中选取N个样本，其中，N为正整数；对N个样本进行标注，以得到N个训练样本；根据已标注样本和N个训练样本对初始模型进行训练，以得到目标模型。由此，能够辅助样本标注，提高标注效率，同时能够实现在增加少量样本标注的情况下，有效地提升模型的识别效果。