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传统的文本分类都是根据文本的外在特征进行的，最常见的就是基于向量空间模型的方法，使用空间向量表示文本，通过相似度比较来确定分类。为了克服向量空间模型中的词条独立性假设，文章提出了一种基于潜在语义索引的文本分类模型，通过对大量的文本集进行统计分析，揭示了词语的上下文使用含义，通过奇异值分解有效地降低了向量空间的维数，消除了同义词、多义词的影响，从而提高了文本分类的精度。