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文本分类中特征质量的好坏,会直接影响到分类的准确率,从特征提取这一环节出发,实现了一种改进的基于基尼指数的特征提取方法Gini,提出一种全局和局部特征提取相融合的特征提取方法。当MI、IG、CE、WET、Gini与χ2这6种特征提取方法用于SVM分类实验时,发现Gini全局特征提取能力强,χ2方法适合局部特征提取;当Gini与χ2两种方法相融合进行特征提取时表现出较强的特征提取能力,明显优于全局和局部的提取效果.