近些年来,在信息技术和互联网的高速发展下,电子文本信息的数目迅速增长。人们可获得的信息越来越多。然而由于信息的杂乱无序,人们很难在浩瀚的数据中找到真正需要的信息。面对我们常说的“信息发达,知识贫乏”这样的局面,如何尽最大可能对这些信息进行有效的组织和管理成为信息处理研究中重要的研究之一,文本分类技术就是解决这一问题的有效方法。能够帮助人们非常高效并且准确的定位文本信息,为用户取得需要的信息提供强大的支持。本文详细介绍了文本分类的主要方面,涉及文本表示、文本特征提取方法、文本分类算法等相关技术。同时针对文本分类中涉及到的两个关键的技术(文本特征提取和分类算法)进行了详细的研究,具体内容包括以下几方面：(1)文本特征项提取方法的研究。分析了特征项提取的传统方法TF-IDF算法,并在此基础上提出了一种新的改进策略,以提高特征项提取的查全率和查准率。(2)分类算法的研究。分析了决策树和logistic回归分类算法的优缺点,决策树有较高的分类准确性但是在建树的过程中面对大量数据需要庞大的计算量。针对这个问题提出了基于logistic回归的决策树分类算法,在建树前先利用logistic回归算法进行数据的缩减,留下对分类影响最大的一些数据,提高建树的速度。(3)实验分析。基于对文本分类相关技术的深入分析研究,对文本提出的改进的特征项的选取方法和分类算法进行实验分析和验证。