随着信息技术的迅速发展，各种学科的信息也在随之迅速膨胀，人们迫切需要这些特定领域的信息检索与管理工具，特定领域文本分类成为当前研究热点。目前，特定领域文本分类主要是在传统文本分类的基础上，利用已有的特定领域知识库扩展文档特征。如何提取领域相关特征是其主要难点之一。 本文综述了现有特定领域文本分类系统，详细介绍了特定领域文本分类系统的设计思想与实现细节，设计并实现了一套特定领域文本分类系统，针对如何提取领域相关特征的问题，提出了一种基于领域相关术语提取的特征选择方法，改进了术语提取方法，并且分析了各系统组成部分。本文的工作主要包括： ·本文综述了现有特定领域文本分类系统，提出了特定领域文本分类系统的体系结构。 ·本文提出了一种基于领域相关术语提取的特征选择方法，该方法具有以下优点：(1)提取出来的特征与领域密切相关，提高了分类效果；(2)大大降低了特征空间维数，提高了系统运行性能；(3)由于该方法使用基于语料库对比的术语提取方法，不依赖任何特定领域知识库，从而使系统具有很强的通用性，能轻松应用于各个领域。 ·本文根据词语搭配分布，改进了传统的基于语料库对比的术语提取方法，使术语提取方法兼顾了对语言结构的分析。 ·本文详细分析了预处理、特征选择、二级分类器等系统组成部分对分类效果及系统性能的影响。 ·本文设计并实现了一套具有很强通用性的特定领域文本分类系统，该系统参加了TREC2005Genomics项目Categorization任务的评测，在四个子任务中取得了两个第一的好成绩。