随着互联网的发展和存贮技术的提高，计算机可读的文本信息也越来越多。而对于特定的用户而言，所需要的信息往往只占其中极小的一部分。大规模的可用网络资源和特定用户对特定的信息的需求使得大规模文本信息处理软件成为信息用户的迫切需求。而要从大规模的网络信息中抽取有用的信息资源，对信息处理的智能性、速度和精度都将提出极为严格的要求。文本过滤所研究的内容就是如何准确地表达用户需求，进而在大规模的信息流中自动地筛选出满足用户需求的信息，使人们更有效地利用信息资源。 论文的工作主要集中在文本过滤尤其是自适应文本过滤中的关键技术上，设计并实现了大规模文本过滤的实验平台，参加了两届国际文本检索会议(TREC10、TREC11)并取得了好成绩。以此为基础，我们实现了多个实用系统，包括中文文本过滤系统、因特网话题信息检索系统等均达到了非常好的效果。 在文本表示方面，我们用向量空间模型来表示文本，以词汇、概念、术语等作为向量空间模型的特征项，并根据文本中的统计信息来计算项的权重。我们尝试将WordNet应用到英文过滤系统中，使用其中的语义信息，并对消歧进行了研究；对中文系统，我们设计开发了HowNet接口并首次将其应用到中文过滤系统中，在中文过滤系统中使用HowNet概念信息使得向量维数得到大幅削减并提高了系统性能。 自适应文本过滤中的机器学习方法包括模板学习和阈值学习。我们对自适应文本过滤中的阈值调整进行了深入的研究，并在TREC10中提出了一种全新的阈值调整学习算法，该算法能使用极少的正例对自适应过滤中阈值进行快速、有效的调整。 在主题描述信息的处理方面，我们在TREC11中针对用户描述信息提出了新颖的使用winnow分类器的算法，对用户描述信息中的词汇构造winnow分类器辅助自适应过滤使得系统性能得到大幅度的提高。