本发明公开了一种文本分类模型优化方法和装置，用以解决模型的多任务识别效率低的问题。本方案包括：获取文本分类模型的训练样本；将多条样本语句和对应的样本标签输入文本分类模型的特征抽取层，以得到分别对应于各条样本语句的特征向量；将所述样本语句的特征向量输入所述文本分类模型的多个分类器中，得到所述样本语句的特征向量对应的分类标签，所述文本分类模型包括敏感词分类器、情感分类器和语义分类器；根据所述样本语句对应的分类标签和样本标签优化文本分类模型。本方案共用一个特征抽取层获取特征向量，再通过多个不同的分类器输出分类结果，能基于多任务执行文本分类，缩减模型整体容量，有效提高多任务模型识别效率。