随着信息技术的迅速发展，网络信息不断膨胀。如何让网络信息更好地为人类服务，已成为未来几年的一个研究热点。一方面是人们对快速、准确而全面获取信息的渴望，而另一方面却是网络信息的纷繁芜杂，在这两者之间架设一座桥梁的确是一个巨大的挑战。网页自动分类技术正为解决这个问题提供了一种合理有效地组织信息的方法。为了有效地组织和分析网页信息，帮助用户迅速地获取所需要的信息，论文针对不同用户对网络信息的不同需求来提取对应的规则，同时根据知识中规则与例外相互补充的学习理论对存在的例外进行分析，从而对中文网页文本进行精确分类。本文从理论和应用的角度对中文网页文本信息的分类技术进行了深入的研究，提出了将粗糙集与面向自然语言处理的规则与例外学习理论应用到中文网页分类中，并实现了一个基于粗糙集的“规则+例外”中文网页分类系统。论文对中文网页分类的关键技术、粗糙集理论的主要内容、规则归纳以及例外分析进行了系统的研究和详细的介绍，并在这些理论知识的指导下设计了一个解决用户需求的中文网页文本分类器。论文主要做了以下研究工作：网页文本分类首先需要收集WEB文本，对WEB文本进行预处理，保存其中的文本信息。在这部分，文章首先实现了抢先式多线程中文网页收集器，采用深度优先的算法获取特定类型的网页，接着根据HTML Tag文本的特点，实现了基于非递归方式匹配的WEB文本预处理器，它用于提取网页中的文本信息以及定义的网页标记集。其次，本文在研究文本信息表示和网页信息特点的基础上，改进了中文网页文本表示的权重计算方法，设计了面向用户需求的属性约简算法，该算法在文本分类系统中取得了较好的效果。此外，本文结合粗糙集理论中的研究内容分析了规则与例外的形成过程，并提出基于reduct的例外鉴别方法。论文最后设计了中文网页文本分类系统的总体方案，并根据方案实现了基于粗糙集的“规则+例外”中文网页文本分类系统。为了进行实验评估，论文进行了两组实验进行结果比较。实验数据表明本文设计的网页文本分类器提高了网页文本分类的效率，有一定的实际意义。