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多主题是文本的一个自然属性，即一些文本不是确定的属于单一主题，而是多个主题．对于这种情况，标准SVM多分类算法不能解决．本文提出一种基于模糊支持向量机的多主题文本分类算法．用1-a-1方法训练子分类器，对于待分类样本，通过子分类器得到对应其隶属度矩阵，依据隶属度矩阵每行元素和判定该文本所属主题．实验结果表明，该算法具有较好的准确率、召回率和F1值．