面对互联网上文档资源日益丰富的情况，文本分类旨在自动对文档归类，使人们便于收集和管理各种文档，因此文本分类具有广泛的应用背景和较高的实用价值。但是，现存文本分类系统仍然存在很多问题。 本文研究工作紧紧的围绕文本特征学习，从不同方面展开文本特征的自动学习。作者在前人工作的基础上提出一些新的处理技术和模型，取得一些研究成果。主要创新点包括： ●提出一种自动学习领域关联词的算法，并把学习到的领域关联词用作文本特征，构造一个无指导的文本分类系统。该算法应用Bootsrapping的学习框架，从大规模的无标注文本语料中，计算候选词和领域种子词集的关联度，从中选取关联度大的词做为新的领域关联词。该算法输入是大规模的无标注文本语料和少量种子词。接着，把领域关联词用作文本特征，构造一个无指导的文本分类系统。该文本分类系统不用任何的人工标注分类语料，只需要每个类别手工构造少量的种子词(3-10个)。通过这个算法，我们可以在新的分类体系中很快构建出新的文本分类系统。 ●提出一种弱指导的文本分类系统的构建方法，该方法使用大规模无标注语料来改善分类器的训练效果。训练过程：首先，使用小标注语料来训练初始最大熵分类器；用训练好的最大熵分类器对无标注文本语料进行类别标注，从中选择置信度高的文档作为下一轮训练时的训练语料；再次训练分类器；如此循环训练、标注，直到学习结束。也就是利用大规模的无标注文本语料，来改善基于小标注训练集的最大熵模型分类器训练效果。 ●提出一种基于全局信息的词聚类模型-globalCM。在聚类过程中，该模型充分利用当前所有簇的信息来参与相似度的计算，克服了旧有模型只考虑相关的两个簇信息造成聚类效果差的问题。实验表明，globalCM的词聚类效果优于传统的聚类方法。然后，把学习的词簇用作文本特征，构建一个基于词簇文本特征的分类系统。实验结果表明，基于词簇文本特征表示具有明显的降维效果，和基于词特征的特征选取方法相比，降维幅度大约为100位。 ●提出一种基于Ontology的领域知识库构建方法。首先，给出两个基本概念定义：领域关联词和领域特征属性。接着，采用框架表示法来表示领域知识。最后，详细描述了东北大学自然语言处理实验室领域知识库的构建方法，并给出一个实际构建“军事”领域知识库的例子。 ●提出把领域知识库用于文本特征表示的两种方法。第一种表示：用领域知识库中的领域关联词作为文本特征；第二种表示：用领域知识库中的领域特征属性作为文本特征。实验结果表明，用领域关联词作为文本特征，有助于增强文本特征的表达能力。 ●提出一个自划分学习模型，以解决领域知识库覆盖度不足的问题。该模型结合Bootsrapping学习框架和globalCM模型，按照领域知识库的结构，自动把候选词划分到相关领域中。文中把学习结果用于文本特征表示。实验结果表明，这种学习模型可以进一步提高领域知识库在文本分类中的作用。 ●提出一个领域知识库的半自动构建模型。采用上述的自划分学习模型，学习出新的领域关联词，构成一个候选集，提供给领域知识专家作为选择对象。然后，专家从中选取合适的领域关联词添加到领域知识库中。这样可以大大减少人工劳动量，提高工作效率。