《基于遗传算法及概率论的文本分类算法》是一篇深入探讨文本分类技术的学术文章，作者宋倩和王东明在华东师范大学和成都理工大学从事相关研究。本文提出了一种结合遗传算法和概率论的文本分类新算法，旨在提升文本分类的准确度和效率。

文章首先指出了文本分类的重要性，随着信息社会的快速发展，如何从海量的信息中迅速准确地检索到所需信息，成为了一个迫切需要解决的问题。文本分类通过计算机自动判定文本类别，可以大大提高信息检索的速度和效率。

接着，作者对文本预处理进行了详细阐述，强调了预处理环节在文本挖掘中的关键作用。预处理包括去除无效标记、词根还原、数据清洗等步骤，以确保文本数据的纯净和有效。

文章的核心部分是特征项抽取和权值计算。作者提出使用特征项作为文本表示的基本单位，并利用权值来衡量特征项在文本中的重要程度。在此基础上，独创性地结合了遗传算法和概率论，提出了一种新的文本分类算法。遗传算法通过交叉算子和变异算子，以及合适的适应度函数，加快了检索过程，并提高了得到最优结果的概率。概率论分布法则通过1-E算子进行加权，更好地处理了特殊位置和分布广泛的特征项，使得算法能够更快收敛，排除非特征项的干扰。

《基于遗传算法及概率论的文本分类算法》的研究对于推动文本分类技术的进步具有重要意义。该文的研究不仅提供了新的算法思路，也为文本分类在信息查询、加工、过滤等方面的应用奠定了坚实的基础。对于从事文本处理、数据挖掘、自然语言处理等领域的学者和专业人士，本文提供了宝贵的理论支持和实践指导。

总之，这篇文章是对文本分类领域的一个重要贡献，其深入的研究分析和创新的算法设计，无疑会吸引广大研究者的关注，并可能对未来的文本处理技术发展产生深远影响。