随着海外矿业投资规模的不断增大,加强海外矿业投资项目风险评价方法研究,为海外矿业投资决策提供方法支持也愈加重要。海外矿业投资项目风险具有动态变化性和隐蔽性的特点,传统项目风险评价方法不能动态反映这类风险因素的变化,导致项目风险评价结果不准确。为了实现动态风险评价,提高风险评价的准确性,本研究结合国内外研究现状,提出了一种基于改进文本分类算法的动态风险评价方法,把文本分类技术与传统风险评价体系结合,为海外矿业投资项目风险评价提供了新的思路和方法。本研究首先针对文本分类精确度不够的问题和现有文本分类特征选择方法的缺点,重点对特征选择方法进行了改进研究,采用统计分析方法获得特征项分类重要性计算公式,用改进定义的频度、类间集中度和类内分散度3个因素综合评价特征项的重要性。并通过在Reuters-2158语料库和复旦大学中文文本分类语料库中的实验,比较了本文提出的特征选择方法和其他6种常用方法的性能,通过实验研究表明本文方法能够提高不同分类器的分类精确度。然后,在对海外矿业投资项目的特点和风险的深入研究基础上,立足于我国海外矿业投资现状,针对海外矿业投资项目风险的特点,提出基于文本分类的海外矿业投资项目动态风险评价方法。该方法采用相关性、可信程度和影响程度3个维度对可能与项目风险相关的文本进行文本分类处理,然后通过处理结果调整由传统风险评价体系获得的原有风险评价结果,随着调整过程的反复进行,实现项目风险的动态评价。最后,以中国有色金属建设股份有限公司的一个海外矿业投资项目为实例,验证了该动态风险评价方法的有效性。