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目前有多种特征提取方法用于文本自动分类，其中CHI方法效果较好，研究发现CHI方法存在着词与类别的无独立性假设及计算复杂度高等缺点，提出一种改进了的CHI方法ICHI（ImprovedCHI），通过分类实验仿真数据显示，在SVM与KNN分类中这种改进后的特征提取方法ICHI特征提取效果优于传统的CHI方法，改进后的方法ICHI能提高文本分类的准确率，适合局部特征提取．