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文本信息處理技術是信息檢索研究特別是基于Web的信息挖掘研究領域的重要研究方向，而文本自動分類技術是文本信息處理的重要研究內容。文本自動分類（Text Categorization，TC）是指根據待分類文本的具體內容將其自動劃分到相應的一個或幾個文本類別里。通常使用向量模型用于文本表示，使用文本中的單詞或詞組作為文本特征項。高維的文本向量不僅使得計算開銷加大，而且相應的數據稀疏性問題嚴重影響著分類算法性能，降低了分類的效率。因此有效的文本特征降維方法成為提高文本分類效率的重要途徑。
特征選擇是文本自動分類的核心技術。針對經典的CHI模型不足之處，本文首先從特征項與類別之間的正負相關性角度對特征項進行刪減；然后針對類偏斜分類環境下的特征項權重進行調整；進而以特征項的詞頻數為依據，從特征項在文本中的具體位置、特征項的類內及類間分布等層面再對模型逐步改進，提出了一種優化的CHI特征選擇方法。隨后的文本分類試驗驗證了該方法的有效性。
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