文档的特征提取和文档的向量表示是文档分类中的关键,本文针对这两个关键点提出一种基于word2vec的文档分类方法.该方法根据DF采集特征词袋,以尽可能的保留文档集中的重要特征词,并且利用word2vec的潜在语义分析特性,将语义相关的特征词用一个主题词乘以合适的系数来代替,有效地浓缩了特征词袋,降低了文档向量的维度;该方法还结合了TF-IDF算法,对特征词进行加权,给每个特征词赋予更合适的权重.本文与另外两种文档分类方法进行了对比实验,实验结果表明,本文提出的基于word2vec的文档分类方法在分类效果上较其他两种方法均有所提高.