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特征选择方法是文本自动分类中的一项关键技术，提出了一种基于量子遗传算法的文本特征选择新方法，该方法用量子比特对文本向量进行编码，用量子旋转门和量子非门对染色体进行更新，同时，针对信息过滤的特点，对适应度函数进行了改进，充分考虑了特征权值、文本相似度和向量维数等。实验证明，该方法可以极大地降低文本的维数，提高分类的准确率。