本发明提供了一种基于CNN文本分析的诈骗话题分类方法及装置，该方法包括：基础自然语言对指定文本处理，抽取指定文本的事实信息，形成结构化输出数据的文本；将结构化输出数据的文本作为词向量进行词向量化，生成向量化的词；对向量化的词卷积计算，得到并输出卷积值；对输出的卷积值池化操作，优化卷积值；将优化后的卷积值输入到全连接的神经网络中，得到目标类别的概率分布，从目标类别的概率分布中选出概率最大的目标类别作为分类的结果。本发明分析范围广，依据上下文对整个文本进行分析、分类；渐进地进行知识更新，且能修正和加强以前的知识，使得更新后的知识能适应新到达的数据，而不必重新对全部数据进行学习；节省了时间和空间。