【摘要】面对海量、异构、动态的文本信息,对文本进行自动分类具有重要意义。文本分类的发展与模式识别的发展密切相关。文本分类具有的类目多、样本数目多、噪音多、各类别样本数目不均衡等特点,使各模式识别算法在应用于文本分类时存在许多缺点。近年来逐步发展起来的群集智能(Swarm Intelligence)理论和方法为文本分类提供一种新的智能化手段。将蚁群智能算法尝试性引入文本分类领域,构建基于蚁群智能的文本分类模型,并在文本数据集上进行测试和比较,结果表明该模型可以较好地应用于文本分类。