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本发明公开了一种人机对话系统的文本分类方法,包括模型训练和模型预测两部分:模型训练为在包含了数十至数百个不同领域的数据库的人机对话系统中,使用全部数据库训练二分类预测模型Ma,把不同领域的数据库平均分成两大类,分别训练得到第一大类内各个类的第一类预测模型Mb和第二大类内各个类的第二类预测模型Mc;模型预测为对用户语音识别后的文本文本使用二分类预测模型Ma进行预测,得出预测结果,如果结果属于第一类预测模型Mb,则使用第一类预测模型Mb进行预测,判断预测结果得分是否大于阈值,以选取具体预测模型。解决了现有机器学习算法在人机对话领域对文本分类的准确性和实时性不佳的问题。