随着互联网的持续发展,网络媒体迅速壮大并逐渐渗透到人们工作生活的各个方面。由于具备开放、自由及高效等优势,网络媒体的影响力越来越大,已成为我国新闻传播事业的重要组成部分。网络新闻的极大丰富给实时掌握特定领域的新闻热点带来了挑战。因此,设计一个专门化、自动化的网络新闻文本分类系统来实现网络媒体中海量信息的自动分类,对于提高新闻热点分析的效率具有重要的现实意义。本文系统主要实现教育领域网络新闻的自动分类。针对海量且繁杂的网络信息资源,本文重点设计了基于文本分类技术的中心向量分类法,完成对教育新闻的教育类判定以及校园新闻、高考等子类分类。中心向量分类法的实现涉及自然语言处理的相关技术,本文给出了中心向量分类器的具体实现过程:首先对网络爬虫抓取的文本进行人工研判,生成文本分类语料库;其次结合中文分词技术及文本分类技术,利用语料库中的训练样本训练类别中心向量,实现分类器;最后利用语料库中的测试样本对训练好的分类器进行测试。根据实际需求,本文还设计了提供用户自定义功能的敏感词过滤和预设主题匹配,分别实现对海量网络信息中敏感话题和预警主题的快速识别,提高了本文系统的灵活性和针对性。最后对系统进行集成测试,测试结果表明本文系统分类设计方案的可行性与有效性。本文给出了网络教育新闻文本分类的实现方案,解决了教育新闻热点分析课题中的重要问题,对其它领域的网络热点分析及文本分类具有借鉴意义。