本发明公开了一种文本向量提取模型的训练方法、装置、介质及计算机设备，涉及机器学习技术领域。其中方法包括：获取利用样本训练集中的多个文本训练得到的初始文本向量提取模型；并确定所述初始文本向量提取模型在本轮迭代训练过程中输出的所述多个文本分别的文本特征向量；与此同时，根据所述文本特征向量，分别计算所述多个问题文本中任意一个问题文本与多个所述正答案文本和多个所述负答案文本之间的第一相似度，并基于所述第一相似度，确定所述任意一个问题文本的新负答案文本；最终根据所述任意一个问题文本对应的正答案文本和新负答案文本，对所述初始文本向量提取模型进行迭代训练，直至模型收敛。本发明适用于文本向量提取模型的训练。