Internet的发展带动了信息的迅速增加,如何从海量的信息中快速有效地找到有用的信息,已经成为亟待解决的问题。文本信息的自动分析可以有效地解决这一问题,而文本信息自动分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类技术可以使用户按照自己的要求搜索到有用的信息,不仅大大提高了文本信息的利用率,还具有广泛的研究价值和商业价值。文本分类主要包括四个部分：文本预处理、特征提取、特征权重计算和分类器分类。其中特征提取是文本分类的关键,而消除语义歧义和降低向量空间维数是特征提取的难点。传统的文本分类方法都以词作为文本的特征进行提取,而单个词语所能涵盖的文本特征含义十分有限。本文改进了特征项单一性的缺点,提出了一种基于词和基本短语模式的特征提取方法。本文采用了对分词后的词语进行词性标注,并且使用同义词词林处理同义词和多义词的方法。即有效地消除了语义歧义,还降低了空间向量维数。本文用KNN分类器和SVM分类器分别进行了实验。实验结果表明,分类的准确率和召回率都得到了提高。