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利用FOIL（一阶规则学习）算法提取文档对应的一阶规则，并用之于Web中文文档的分类．同时，对FOIL分类器进行改进，如：控制每个类别的规则数量；对规则前提进行剪枝；对无法识别的文档生成缺省规则；充分利用Web文档的半结构性等．仿真实验结果表明，本文所作的改进使分类器的各项性能均得到了很大程度的提高．