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利用文本挖掘来表达文本特征，由于文本表现出巨大的维数，从而导致处理过程计算复杂，因此，首先应该对文本进行降维处理。潜在语义分析理论（1atentsemanticanalysis，LSA）作为一种文本聚类的方法，在有效提取文本信息表现出许多特有的优势，在多个领域中被引用。本文构建了中文法律案情文本分类系统，引入LSA方法进行文本向量空间的二次降维，并利用LSA方法处理后的特征集——文档矩阵代替原有矩阵，从而进一步删除噪声，加快分类系统的处理速度。文中给出了具体实现过程及实验数据，通过实验证明该方法能收到较好