随着信息技术的不断发展，特别是Internet应用的普及，电子文本信息急剧增加，如何有效地组织和管理这些海量信息，并且能够快速、准确地获得用户所需要的信息是当今信息科学技术领域的一大挑战。对电子文本进行有效管理的方法之一就是文本分类。文本分类是一项重要的智能信息处理技术，在信息过滤、信息检索、文本数据库和数字图书馆等方面极具应用价值。文章从自然语言处理、文本挖掘、机器学习、模式识别等领域讨论文本分类的应用。介绍了中文文本分类技术及相关算法。设计并实现了一个中文文本分类系统，主要目的是发现中文文本分类相关算法的问题及规律，该系统包括训练和分类两大模块。训练模块有：(1)中文文本预处理，实现了一个正向最大匹配分词算法，并根据实验生成了适合分类的停用词表；(2)特征选择，实现了信息增益(IG)、互信息(MI)、交叉熵(CE)、x~2统计和文档频率(DF)五种特征选择算法；(3)权重计算，实现了TF、TF*IDF、TF*特征评估函数值、TF*IDF*特征评估函数值等多种权重算法；(4)分类器构造，实现了类中心向量、贝叶斯和K近邻三种基于统计方法的文本分类算法。分类模块是对未标注类别的文本使用分类模型进行分类，然后对分类结果进行评价，并将评价结果反馈给训练模块，从而不断改进训练过程。通过实验分别对以上算法进行了评测和比较，得到了相关参数的经验值和算法之间的较佳组合等，实验数据可用于信息检索、信息过滤、数字图书馆和网页分类等。