本申请公开了一种结构化数据识别方法、装置、设备和存储介质，方法包括：基于待训练的第一深度学习模型，对训练样本集合中每一训练样本进行特征提取，得到第一样本特征集合；基于第二深度学习模型，对训练样本集合中每一训练样本进行特征提取，得到第二样本特征集合；将每一训练样本的第一样本特征和对应的第二样本特征，确定为正样本对；将每一训练样本的第一样本特征和负样本字典中对应的每一第三样本特征，确定为负样本对；基于每一正样本对中两样本特征之间的第一相似度和每一负样本对中两样本特征之间的第二相似度，确定损失函数值；基于损失函数值，对待训练的第一深度学习模型的参数权重进行更新，得到训练完成的第一深度学习模型。