在当今世界,信息传播越来越依赖于互联网,信息传播呈现出海量、迅速、失控等特点。所以互联网是把双刃剑,既消除了人们因为信息不对称性带来的商机的错失,也使人们陷入了信息量太多而难以识别的尴尬境地,所以说互联网影响甚至改变了世界。互联网的快速发展很自然的也带来了海量数据的指数型攀升,人们对从海量数据中寻找到对自己有用信息感到有心无力,甚至感到厌烦、疲惫。如何使人们快速、准确的寻找到对自己有用的信息呢?文本分类技术就应运而生。所谓文本分类,就是把大量信息分为不同的类,那样人们就会快速准确的找到对自己有价值的信息。所以,研究文本分类技术可以改变这种状况并且具有重大研究意义。本文的主要研究内容如下:经过查阅大量相关资料与文献,提出了一种特征选择方法,经过实验验证该算法大大提高了维吾尔文各项分类指标且算法复杂度低。该方法首先结合平均文档数和类别内特征频率以及类内分散度,然后引入信息增益算法进行平衡,对维吾尔文进行特征提取,形成特征词典。特征词典名显提高了维吾尔文文本分类的各项评估指标。为了更好的提高维吾尔文文本分类的准确率与F1值,在深入观察自然界森林播种的基础上提出森林优化特征提取优化算法。结合维吾尔文语法与构词特点并把此算法应用到维吾尔文文本分类中去。该方法首先运用期望交叉熵算法对所有特征词进行粗提取,然后把所有特征词形成特征森林。接着对特征森林处理,形成不同的特征森林子树,对特征森林局部播种和全局播种,找到其最优树。通过对该方法进行有效的改进,提取出的文本词典更能代表该文本类的含义,极大提高了维吾尔文文本分类的各项评价指标。为了更好的更好的呈现算法处理每个步骤的结果,所以综合不同算法设计了维吾尔文文本分类系统。该系统主要包含以下内容:登录子模块,分类系统模块,鱼群算法子系统,鸟群算法子系统,互信息算法子系统,改进卡方算法子系统,信息增益子系统,森林优化算法子系统等若干子系统。通过对该系统的测试表明,该文本分类系统较为全面呈现了维吾尔文文本处理的各个算法步骤。并且该系统运用加密算法对用户的密码进行加密,所以该系统不仅满足了不同的用户需求,而且还有很好的保密性。