数字图书馆是保存大量信息和知识的数字化资源库，自动文本分类是数字图书馆中进行信息组织和管理的核心技术。自动文本分类是在给定的分类体系下，让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。本文在国家科学数字图书馆的应用背景下，研究基于统计的自动文本分类方法。 为了对文档进行充分表达，本文提出了中文文本多层次特征表示方法。多层次特征表示方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征，能够更好地反映文档的统计分布，提高分类性能。 针对标准KNN算法的不足，本文提出了基于核的距离加权KNN算法，能够解决样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。 互联网和文本库中有很多经过粗分类的训练文本，但普遍存在样本内容重复和质量过差的问题，这严重影响了文本分类器的性能。本文提出基于排序特征的快速冗余文档检测算法，去除样本中冗余文档。为了解决训练样本质量过差的问题，本文通过重要性分析方法进行训练文本选择。 在国家科学数字图书馆中，学科主题词表中包含一些语义映射关系。本文使用互信息度量不同主题词对不同类别的区分度，同时利用主题词表中的语义映射关系，这种方法混合使用了统计和语义信息，为后续研究提供了基础。