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单词的共同出现信息可以为文本分类做出贡献,但是,目前的文本分类研究中未能充分使用这一信息.文中提出了一种利用关联特征来提高朴素贝叶斯文本分类器性能的策略,给出了关联特征集的构造方法,设计并实现了冗余关联特征剔除算法和关联特征筛选算法,使得特征空间中的每个特征都具有较强的分类能力.实验证明,经处理后的关联特征集可以提高朴素贝叶斯文本分类器的性能.