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针对不良文本的过滤问题，提出一种基于主题分类的文本过滤方法，通过对文本信息进行向量化，引人文本特征抽取技术，筛选出针对文本内容的最优的特征项集合，利用SVM分类技术，来判断文本的态度和立场，达到内容审查过滤的目的．并利用DSP在硬件上加以实现，实验表明该方法同传统的过滤方法相比具有较高的准确率和召回率，且过滤时间大幅减少．