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文本分类通常采用统计方法选取特征，在不同领域之间进行文本分类时，通常不考虑领域内部所具有的特有的知识关系。本文提出了一种基于领域知识关系的领域文本分类模型，该模型采用支持向量机学习算法，结合样本统计与领域术语构造领域分类特征空间，利用领域内部知识关系，计算领域概念间的相关性，从而为分类特征赋予一定权重，实现领域文本分类。并利用该模型进行了云南旅游领域与非旅游领域文本分类实验，结果表明，领域知识关系对领域文本分类有较大影响，分类的准确率比改进TFIDF方法提高4个百分点。