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特征选择是文本分类系统的核心步骤之一。然而现有的特征选择方法都是串行化的，应用于中文海量文本数据时时间效率较低，因此利用并行策略来提高特征选择的效率，已经成为研究的热点。详细设计了一个用于特征选择的并行遗传算法，该算法采用遗传算法搜索特征，利用并行策略评价特征子集，即将种群中个体的适应度计算并行在多个计算节点上同时进行，从而较快地获得较具代表性的特征子集。实验结果表明该方法是有效的。