1、隨著WWW的迅速發(fā)展和普及，人們已經(jīng)從信息資源匱乏的時(shí)代迅速過渡到信息極為豐富的數(shù)字化時(shí)代。面對(duì)網(wǎng)上海量的信息資源，人們很難迅速有效的找到所需的信息。因此，如何合理和有效地組織和管理網(wǎng)上信息，已經(jīng)成為Web智能領(lǐng)域里一個(gè)十分重要的研究課題。隨著網(wǎng)絡(luò)信息的大量增長，傳統(tǒng)的人工處理網(wǎng)絡(luò)信息的方式已不能適應(yīng)時(shí)代的需要。網(wǎng)絡(luò)上的信息大都以文本形式出現(xiàn)。因此，Web文本的自動(dòng)分類研究成為了一個(gè)日益重要的研究領(lǐng)域。
　　 本文的研究內(nèi)容主要

2、有以下幾個(gè)方面：
　　 （1）分析了Web 文本分類中的特征表示、特征項(xiàng)提取、分類方法等關(guān)鍵技術(shù)，探討和研究了存在的難點(diǎn)和突出問題。
　　 （2）提出了規(guī)則和統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的中文命名實(shí)體識(shí)別方法。提出了一種在構(gòu)造外部和內(nèi)部規(guī)則的同時(shí)采用概率統(tǒng)計(jì)的中文命名實(shí)體的識(shí)別方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以獲得較高的準(zhǔn)確率和召回率。
　　 （3）討論了Web 新聞文本中的新聞實(shí)體要素對(duì)其主題的限定作用。并以這些新聞實(shí)體要素的組合為