本发明提供了基于上下文的对话文本分类方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：将待分类的对话文本按照对话轮次进行分割获得子语句；对子语句加入字段分离符，通过分词模型输出对子语句进行分词后的词序列；获得子语句的第一语义嵌入特征向量；拼合第一语义嵌入特征向量，获得第二对话文本嵌入特征向量；根据第二对话文本嵌入特征向量对应替换每个第一语义嵌入特征向量中字段分离符对应的向量，进行第三次语义特征提取，获得第二语义嵌入特征向量；将所有第二语义嵌入特征向量进行动态池化，获得文本嵌入特征向量，进行文本分类。本发明能够通过融合上下文信息，帮助模型更好的提取句子级别的隐层特征，大大提升对话文本分类的准确性。