随着信息技术的迅速发展，特别是Internet的普及，网页数量呈海量增长。由于网页中的内容大部分是文本信息，因此如何根据网页中的文本信息自动分类成为目前研究的重要课题。文本自动分类是信息检索中的一个重要环节，它是指在给定的分类体系下，根据文本的内容自动判定文本类别的过程，以便于信息的检索。本文首先介绍了文本自动分类在国内外的研究现状；其次对文本自动分类所涉及的关键技术，包括信息检索模型、中文分词方法、特征抽取、特征项权重方法以及关键的分类算法，分别进行了研究和探索；再次在特征项权重方面，我们分析了传统特征项权重方法的缺点，提出使用句子的重要度对特征项的权重进行加权，实验证明这种方法能有效地反映文本的内容；接下来介绍了基于向量空间模型的中文文本分类系统的总体框架，系统流程和功能模块；最后对分类系统中实现的各种特征抽取算法、权重算法和分类算法分别进行了实验对比。