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为了在提高文本分类效率和提升分类速度问进行平衡，综合考虑SVM决策树的深度、均衡度、构造方式、类内样本数、类间相似度等对分类结果的影响，提出针对海量文本多分类问题的SVM决策树构建算法．在大规模语料库上的文本分类实验表明，该算法可在一定程度上提升分类效果，同时可以大幅减少训练和测试时间，方法可行且适应性强．