提出一种基于融合自注意力机制和卷积神经网络的诈骗电话识别模型CNN-SA(CNN-Self Attention Mechanism)，采用卷积神经网络捕捉序列的局部特征，自注意力机制为每个单词分配一个权重，进一步获取句子的内部依赖关系，提高分类准确率。在电话文本数据集上的实验结果表明，所提模型的准确率可达92%，与单一的 TextCNN 模型相比，在精确率、召回率、F1值指标上分别有1.52%、1.75%、1.77%的提升。