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本文从训练集对文本分类性能影响的角度考虑,通过减小训练集合特征向量的类别资源分布不均衡,提出一种基于特征类别均衡的文本分类分类方法,即对训练集以类为单位的特征向量进行重新组合,达到训练集中特征向量类别均衡分类,以降低在文本分类的训练过程中对小类别的特征向量的不公平待遇。实验结果显示,该方法对于提高文本分类的精度有显著的效果。