本发明公开了一种基于正则化元学习的小样本文本分类方法，包括以下步骤：构建基于小样本学习框架下的数据集，并将数据集划分训练集、验证集和测试集，从训中抽取出支持集和查询集用于训练模型、验证模型和测试模型；构建基于训练模型的基础学习器；构建基于正则化的元学习的元训练，对训练集中支持集进行基础学习器的参数更新；利用更新后参数对训练集中查询集获取正则化器，并利用损失函数梯度传给元学习器进行两步更新完成元学习的训练过程；保存参数达到最优的模型，并利用该模型对测试集中支持集进行微调，使其适应测试集中的查询集的任务分布，完成对测试集中的查询集进行类别。