本发明公开了基于多视角融合的专家画像构建方法及装置。首先使用K‑means对专家数据集D1进行聚类及预处理后得到样本集D2，再将D2划分为多个样本子集，每个样本子集代表一种信息，分别选择BERT、BiGRU及CNN三种基分类器对样本集D2进行分类，得到不同的分类结果；接着，根据三种基分类器中的分类结果对基分类器赋权值，根据权值对分类器的分类结果使用加权投票法进行集成，计算出所有类别的总票数，根据实际需求选取分类结果；最后，获得模型最终的集成结果，使用词云图将分类结果可视化，进而构建专家画像。本发明提供了基于多视角融合的专家画像构建方法及装置，能够有效地融合不同分类的结果，解决专家画像建模中标签化建模不全面的问题。