摘要：短文本分类是网络内容安全的一种主要方法．然而，短文本固有的关键词特征稀疏和样本高度不均衡等特点，使得难以直接使用现有针对长文本的分类算法．本文提出了一种针对短文本的动态组合分类算法．首先构造出一种树状组合分类器结构，可有效缓解短文本特征稀疏和样本高度不均衡对分类性能的影响；进一步，提出了一种动态调整策略来训练组合分类器，可以根据样本的分布特点自适应地调整分类器的组合结构．测试实验表明，相对于传统的单一分类方法和集成分类方法，动态组合分类算法在短文本分类中可以获得更好的准确率和召回率．

关键词：短文本分类 组合分类器 动态调整策略 adaboost算法 

单位：中国科学技术大学计算机科学技术系; 安徽合肥230027; 安徽省计算与通讯软件重点实验室; 安徽合肥230027; 解放军保密委员会技术安全研究所; 北京100091