随着Internet的发展,互联网上的数据和信息呈现海量特征,文本分类作为处理和组织大量文本信息的关键方法,可以方便人们准确地找到自己所需要的知识。信息的爆炸式增长,使人们对文本分类的要求越来越高。传统的基于统计和机器学习的分类方法需要大量的训练集来训练分类模型,如果类别改变需要重新收集大量的训练集合,费时费力。这些传统方法大多采用向量空间模型进行文本表示,会导致特征向量的高维性和稀疏性。在高维的特征空间中实现文本分类,分类的计算量大而且效率低,无法满足用户的需求。本文提出一个基于本体的文本分类的通用框架,重点对文本分类任务中的特征降维和分类两个关键方法进行了深入研究,同时将潜在语义索引算法和领域本体应用到该文本分类的通用框架中,实现了基于本体和潜在语义索引算法的文本分类原型系统。具体内容如下:1.在领域专家的协助下,采用本体开发工具protege3.3,手工构建茶本体,为实现文本分类提供语义信息。2.采用潜在语义索引算法对特征向量进行降维,剔除对分类作用不大的特征项,减少向量维数。3.基于前人工作的基础,结合领域本体知识构建分类器,实现基于语义的文本分类。4.通过与传统的朴素贝叶斯分类器进行对比实验,验证了该方法的可行性和有效性。实验结果表明该方法能够取得较好的分类精度,提高了文本分类的性能。本体作为知识组织和知识表示手段,在理论上具备很多的优势和潜在的功能。将本体的概念引入到文本挖掘领域的应用层面上,为人们实现文本的自动分类提供一种新思路。基于本体的分类方法无需训练样本,可以通过本体获得语义信息并结合文本分类的关键技术实现对文本的自动分类。该研究为基于语义的信息挖掘提供了重要的基础,具有重要的实用价值和广泛的应用前景。