由于短文本的文档长度较短,短文本中词语的共现信息非常匮乏,造成短文本信息稀疏性问题。信息稀疏性也成为了传统主题模型在短文本上难以取得突破性进展的瓶颈之一。针对短文本分类,如何充分利用短文本中的每一个词语并解决其稀疏性成为关键。为了解决这一问题,1)基于Word2vec模型对短文本进行词嵌入(word Embedding)扩展以解决其稀疏性,并将词向量转换成概率语义分布来测量语义关联性;2)针对短文本扩展后的特征向量,利用改进后的特征权重算法并引入语义相关度去处理扩展后的词特征向量。该方法可以区分出扩展后的短文本中词的重要程度,以便获得更准确的语义相关性。短文本分类研究采用KNN(K-NearestNeighbor)算法分类,实验结果表明,我们通过在外部语料集上学习得到的语义相关性扩展来处理短文本特征,可以有效提高短文本的分类效果。