本发明提供了基于分类模型的文本难度分类方法、装置及存储介质，方法包括对第一待训练文本集和第二待训练文本集按照文本难度分类得到精分类的第一训练集和粗分类的第二训练集；将第一训练集和第二训练集输入至初始分类模型中得到文本难度预测值；根据文本难度预测值不同训练集设置自适应损失值；根据损失值对初始分类模型调参得到目标分类模型；将待分类文本输入至目标分类模型进行分类得到文本难度分类结果；能充分利用第一数据集和第二数据集各自的数据特点，并充分挖掘数据的隐含信息，使得目标分类模型能更精准地完成文本难度分类任务，提高文本难度分类结果的准确性。