&nbps;&nbps;文本分类是目前国内外理论研究的热点领域,在信息检索、数据挖掘、垃圾邮件过滤、数字图书馆等领域具有广泛的应用。随着新一代语义Web的出现和人们对网络信息资源语义分类的需求,基于关键词加权的向量空间模型表征文本的分类方法逐渐呈现出一些问题,如忽略词间重要语义信息,不能解决同义词、多义词、词间上下位关系等;在对海量文献分类时,向量空间维度过高,出现内存不足,分类速度慢等。这些问题的出现为文本分类领域的研究带来新的挑战和研究视角,促进了文本分类新技术和新方法的不断涌现。
&nbps;&nbps;在这样的大背景下,针对文本分类方法在发展过程中出现的问题,围绕“本体及其在文本分类中的应用”和“海量网络学术文献自动分类”两个方面展开深入的研究,笔者有幸申请到国家社会科学基金一般项目“海量网络学术文献自动分类研究(项目编号:10BTQ047)”和教育部人文社会科学一般项目“基于本体集成的文本分类关键技术研究(项目编号:09YJA870019)”。