本发明属于信息检索及其数据库结构技术领域，公开了一种基于语义计算的分类器构建方法、分类器，利用神经网络模型在维基百科数据上训练词向量，获得词的分布式表征；通过分类标签获得分类的向量表示，同时利用加权平均的方法获得文本的向量表示；通过计算分类向量和文本向量之间的语义关系来获得文本所属的最可能的分类。本发明的非监督学习阶段无需标注数据，仅仅需要用户定义少量特征词即可完成分类器的创建，上线速度快，无需等待漫长的标注数据积累；非监督学习阶段可以充分利用现有的有限标注数据，通过提取有效特征词来指导和提高非监督分类能力。