政策文本(Policy Text)是指因政策活动而产生的记录文献,当前多数的政策文本分类方法存在特征维度高、缺乏上下文信息这两个缺点。基于此,本文采用Doc2vec算法,通过词向量化解决特征维度高的问题,采用CBOW方法获取词语上下文信息。本文采用的方法经过实验测试,结果显示该方法对提高政策文本的分类准确率有着显著作用。