本文简要介绍了文本过滤的背景，系统地探讨了文本过滤与文本检索及机器学习等领域的紧密联系，以一种典型的中文文本过滤逻辑模型为例，深入研究了实现中文文本过滤系统所涉及的各个方面的理论和技术，其中包括概念扩展，文本结构分析和特征抽取，潜在语义标注及自适应学习等技术。文章借鉴了其它文本过滤系统的优点，充分考虑了系统的召回率，查准率，运行效率及可实现性，给出了一种改进的中文文本过滤系统的体系结构，增加了类匹配模块和用户兴趣反馈模块。并详细阐述了一种混合式的中文文本过滤方法，给出了实现该系统主要模块的数学模型及其相关的算法。 利用Java技术对整个中文文本过滤系统的功能模块进行了尝试性的实践。在实践中，实现了自动构建反向词频库，改进了关键词权重计算方法，增加了主题句权重计算方法，调节了数学模型中的相关系数，还增加了其它传统的过滤引擎所没有的同义扩展及查询修正等功能，取得了一定的过滤效果。 最后，针对本系统在过滤的精确率上不太理想的特点，对本课题下一步要研究的内容进行了系统的总结，并提出了自己的一些看法。