【摘 要】
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近几年来，我国的互联网处于飞速发展之中，计算机的使用也不断普及，互联网上出现了海量的信息资源。如何管理、获取这些资源成为了一个极具挑战性的问题。就国内的现状而言，互联网
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近几年来，我国的互联网处于飞速发展之中，计算机的使用也不断普及，互联网上出现了海量的信息资源。如何管理、获取这些资源成为了一个极具挑战性的问题。就国内的现状而言，互联网上的信息多数是以中文Web文本的形式存储、展示的。针对中文Web文本的自动分类系统，由于其在解决获取、管理互联网信息资源中的重要意义，而受到了广泛的关注。不同于印欧语系语言，中文由于其独特的特性决定，其特征词之间并没有明显的分界线，且相同长度文字之中的信息量也远大于印欧语系语言，因而在对中文Web文本分类的过程中，首先必须使用一种合理有效的方式表示文本并提取特征信息，其次才能根据这些信息进行分类。因而中文Web文本的表示模型与分类算法一起，成为中文分类系统中的两个关键问题。本文介绍了中文Web文本分类的相关背景技术，研究与讨论了经典TF-IDF信息检索模型和、LSA语义信息检索模型和LDA概率主题检索模型在中文文本分类技术中的应用，研究并分析了现有的基于支持向量机的分类算法的优缺点。之后实现了使用上述三种检索模型的基于支持向量机的文本分类算法。使用公开的数据对系统进行了测试。对基于上述三种模型的分类结果进行了分析和比对，提出了可以在准确率和时间上权衡的Web中文文本分类系统，并通过实验验证了该系统的正确性和实用价值。
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