传统的向量空间模型（VSM）假设特征项之间相互独立，这与实际情况是不相符的，为了解决这个问题，可以采用文本的分布式表示方式(例如 word embedding形式)，通过文本的分布式表示，把文本表示成类似图像和语音的连续、稠密的数据。这样我们就可以把深度学习方法迁移到文本分类领域了。基于词向量和卷积神经网络的文本分类方法不仅考虑了词语之间的相关性，而且还考虑了词语在文本中的相对位置，这无疑会提升在分类任务中的准确率。 经过实验，该方法在验证数据集上的F1-score值达到了0.9372，相对于原来业务中所采用的分类方法，有20%的提升。