Internet的迅速发展给人们带来诸多方便的同时,也带来了诸如信息过载、信息迷失、色情和暴力充斥网上等很多问题,为解决这些问题,信息过滤应运而生。中文文本信息过滤是中文信息处理的一个分支,它是根据用户的需求,在动态的信息流中搜索用户感兴趣的信息,屏蔽其它无用的信息。但传统的基于关键字或基于IP地址的过滤等过滤技术已不能很有效的解决这些问题,由此该课题对基于文本分类技术的过滤方法进行深入研究,希望能对网络信息内容进行分析,达到对网络信息的安全过滤。本课题将文本分类技术应用到中文信息过滤领域,提出了一种基于文本分类技术的信息过滤算法。首先对网络中收集的文本进行预处理工作,改进的预处理方法使两个字以上的纯中文词成为代表文本信息的特征项。其次,该文借助向量空间模型的思想,将文本表示为向量空间的形式,并在此基础上结合词的属性特征来分析文本的整体特征。该系统还根据用户的过滤需求,从用户预先收集的训练样本中提取出信息特征过滤模型作为匹配模板,再根据待测文本与信息特征过滤模型的匹配情况来判定待测文本是否满足用户过滤需求。同时,由于基于统计的文本过滤技术忽略了文本中的语义约束,不能真正达到对文本的智能分析,所以在该算法中还引入了局部语义分析,不仅从整体特征还从局部特征对文本进行分析,综合考虑了文本的统计特性和知识特性两方面因素,从而实现了对文本的分析过滤,经初步测试获得了对特定文本信息安全过滤的较好效果。实验结果表明,论文中所提出的算法能够对文本中的敏感信息进行识别,从而实现了对文本内容的分析,达到对文本安全过滤的目的。但要使信息过滤智能化,是一个复杂漫长的过程,论文提出的算法只是一个开端,有待于进一步研究。