在信息数据爆炸式增长的今天，各类信息如潮水般呈现在人们面前，利用文本分类技术可以高效、准确地找到人们需要的有关分类信息，为进一步开展数据挖掘和分析奠定基础。文章的标题、摘要是内容的高度概括，针对这些短文本进行分类则成为自动文本分类的研究方向。基于互联网信息平台各类信息数据，文章分别采用Bow和TF-IDF等技术方法进行文本向量化，构建多项式朴素贝叶斯模型对训练集数据进行训练，并对比研究测试集预测结果，实现短文本自动文本分类，为实现快速获取某类信息热点提供参考。
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