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本文提出了一种有监督主题模型的SLDA-TC(Super vised LDA-Text Categorization)文本分类方法,引入主题-类别概率分布参数,识别主题-类别的语义信息;提出SLDA-TC-Gibbs主题采样新方法,对每个词的隐含主题采样,只从该词所在文档的同类其它文档中采样,并给出了理论推导;另外,其主题数只需略大于类别数.实验表明,对比LDA-TC(LDA-Text Categorization)和SVM算法,本方法能提高分类精度和时间性能.