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特征选择是在文章分类的重要话题之一。然而，大多数存在特征选择方法连续、低效被用于巨大的文本数据集合。在这容易，一个特征选择方法基于平行合作进化基因算法被介绍。介绍方法使用基因算法选择特征子集并且利用平行合作进化提高时间效率，因此它能快速获得更代表性的特征子集。试验性的结果证明为精确性比率和召回比率，介绍方法比信息获得， x2 统计，和相互的信息方法好；有仅仅一个中央处理器的介绍方法的消费时间低于这三个方法的，但是介绍方法在使用平行策略以后是优异的。