随着当前计算机技术的不断发展,特别是Internet技术的发展,文本信息的数量呈现爆炸式增长。如何帮助人们有效的获取自己需要的信息,成了信息处理领域一个亟需解决的问题。而对文本进行有效的管理方法之一就是对文本进行归类,因此文本分类技术就是帮助人们准确高效的定位所需的信息,有效组织信息的手段。本文首先对文本分类的基本概念作了介绍,阐述了文本分类的过程及其难点,并对文本分类的相关技术进行讨论,包括文本预处理、文本表示、权重计算等。文本分类中的特征选择是文本分类中的一项关键技术,因此,论文着重讨论了文本分类中的特征选择算法,对目前的一些常见的特征选择方法进行详细的介绍,并针对传统的TFIDF算法的不足,提出了一种基于信息熵的TFIDF公式的特征选择方法TDE,并将其应用到文本分类中去。另外本文也对各种常见的文本分类算法做了分析和对比其优缺点。最后,论文讨论了文本分类系统的性能评价体系,给出了常见的几种分类效果的评价方法。用实验对比分析了几种特征选择方法,表明了TDE方法的有效性。