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为了在分类精度不受损失的情况下提高训练速度，设计了3种基于信息增益（information gain，简称IG）特征权重的分类算法，分别被命名为：IG-C1、IG-C2、IG-C。它们根据特征对IG贡献的大小及在新文本中出现的次数进行分类。这3种算法都具有较低的时间复杂度和实现简单的特点。实验结果表明，其中IG-C的分类效果最为理想。