摘要：本文在分析国内外Web文本分类方法研究现状的基础上，对新近出现的基于群的分类方法、基于模糊一粗糙集的文本分类模型、多分类器融合的方法、基于RBF网络的文本分类模型、潜在语义分类模型等新方法，以及K-近邻算法和支持向量机的新发展等进行了深入探讨；并对Web文本分类过程的几个关键技术：文本预处理、文本表示、特征降维、训练方法和分类算法进行了分析；最后总结了Web文本分类技术存在着新分类方法不断涌现、传统分类方法的进一步发展、文本、语音和图像分类技术的融合等几种发展趋势，以及存在着分词问题、目前还没有发现“最佳”的特征选择等研究的不足之处。

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