本发明属于人工智能领域，提供了一种实体表征模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质，方法包括：获取样本语句，根据字符粒度将样本语句拆分为多个样本单词，得到由多个样本单词组成的词序列；获取预设有多个参考实体的知识图谱；根据词序列从参考实体中确定至少一个样本实体；通过拼接样本实体和词序列得到样本序列，将样本序列输入至实体表征模型进行实体表征的训练。根据本实施例的技术方案，能够根据词序列从知识图谱获取领域内的样本实体，确保了实体表征训练的语义表达的充分性，对于领域外的独立实体通过样本单词进行间接表征，避免了采用领域外的独立实体进行训练引起的误差，提高了实体表征模型训练的准确性。