摘要：分析文本分类过程中影响实时性的因素，即分词处理高耗时和特征空间维数过高问题。结合网页过滤的实时应用提出一种实时文本分类方法，弱化分词处理过程，降低特征空间维数，以提高分类速度。通过优化特征项选取维持分类效果，基于贝叶斯理论实现实时文本分类系统。实验结果表明，该方法在维持精确率和召回率分别为85％，94％的情况下，显著提高了分类速度。