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基于规则学习的文本分类算法RIPPER具有易理解、易优化、高效率等特点，但是当规则所涉及的特征项很多的时候，上述优点不复存在。基于层次的规则学习算法hRIPPER采用了层次架构对RIPPER进行了改进，但其对特征项的过滤仍然有限。针对RIPPER，hRIPPER在规则学习过程中出现的问题，对规则学习的分类算法进行改进，提出了一种改进的基于规则学习的文本分类算法iRIPPER，在规则学习的同时进一步过滤噪音特征项。实验证明，该方法不但有效地提取了特征项，生成较少的规则，提高了算法的准确率和召回率，而且缩短了