本申请实施例公开了一种语言信息的处理方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取待处理的语言信息文本内容，并对文本内容进行预处理，得到带有词性标注的汉字内容；将所述带有词性标注的汉字内容输入至BERT模型，得到汉字内容的编码向量；将所述编码向量通过全连接层映射到词性集合中，得到汉字内容的各汉字的目标词性以及目标词性概率，作为所述汉字内容的状态特征；通过CRF层来计算标签之间的转移特征概率，根据所述状态特征以及所述转移特征概率，确定汉字内容的各汉字所属的词性标签。通过运行本申请所提供的技术方案，可以通过BERT模型来替换现有技术中所采用的BiLSTM模型，从而实现使得到的向量特征更加丰富，可以提高训练效率的目的。