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在中文文本分类中，特征词的选择会严重影响文本分类的准确率。针对这一问题，提出了基于风险决策的文本特征选择方法，通过构造效用函数来评价文本中每个特征词对分类结果的效用值，再采用风险决策方法计算出每个特征词的损失期望，最终选择部分损失期望小的特征词以达到降维的目的。将该方法应用于中文垃圾邮件过滤与网页分类中，实验结果表明，该方法可以选取出对分类结果影响更大的特征词，使文本分类的各项指标明显提高。