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针对文本挖掘中存在的特征空间高维性问题，提出了一种基于词聚类的文本特征描述方法，旨在通过机器学习的方法挖掘词汇之间的语义关联,动态构造特定领域的概念词典，借助构造的概念来描述文本的特征，该方法不借助主题词典,先从训练语料中对词的共现情况进行分析,用词聚类（word clustering）生成由种子词（seedwords）表示的代表某一主题概念的词类，然后用种子词作为文本的特征项。实验表明，该方法不仅压缩了特征空间的维数，也克服了HowNet 中概念信息的局限性,提高了文本分类的精确度。