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目前众多文本分类方法已经得到了广泛的应用,然而针对不同的语言结构,各分类方法的泛化能力也有差异,因此本文利用机器学习算法中的GaussianNB模型对藏文新闻类文本语料进行分类,检验该分类模型在藏文语言结构中具有良好的分类性能.分类过程中首先以一码元为文本特征,采用特征频度统计方法,形成特征值向量,然后对特征向量进行降维处理,最后通过分类实验结果,验证了该模型对藏文文本具有良好的分类效果.