文本分类问题就是将文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。
第一，用于分类所需要的类别体系是预先确定的
第二，一篇文档并没有严格规定只能被分配给一个类别。类别分配的主观性强，同一篇文章可能被分到几个类别中。
文本分类问题，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。
因此，核心的问题便转化为用哪些特征表示一个文本才能保证有效和快速的分类（注意这两方面的需求往往是互相矛盾的）。因此自有文本分类系统的那天起，就一直是对特征的不同选择主导着方法派别的不同。
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词匹配法的发展
最早的词匹配法仅仅根据文档中是否出现了与类名相同的词（顶多再加入同义词的处理）来判断文档是否属于某个类别。很显然，这种过于简单的方法无法带来良好的分类效果。
随后兴起过一段时间的知识工程的方法则借助于专业人员的帮助，为每个类别定义大量的推理规则，如果一篇文档能满足这些推理规则，则可以判定属于该类别。这里与特定规则的匹配程度成为了文本的特征。由于在系统中加入了人为判断的因素，准确度比词匹配法大为提高。但这种方法的缺点仍然明显，例如分类的质量严重依赖于这些规则的好坏，也就是依赖于制定规则的“人”的好坏；再比如制定规则的人都是专家级别，人力成本大幅上升常常令人难以承受；而知识工程最致命的弱点是完全不具备可推广性，一个针对金融领域构建的分类系统，如果要扩充到医疗或社会保险等相关领域，则除了完全推倒重来以外没有其他办法，常常造成巨大的知识和资金浪费。
后来人们意识到，究竟依据什么特征来判断文本应当隶属的类别这个问题，就连人类自己都不太回答得清楚，有太多所谓“只可意会，不能言传”的东西在里面。人类的判断大多依据经验以及直觉，因此自然而然的会有人想到何让机器像人类一样自己来通过对大量同类文档的观察来自己总结经验，作为今后分类的依据。
这便是统计学习方法的基本思想（也有人把这一大类方法称为机器学习，两种叫法只是涵盖范围大小有些区别，均无不妥）。
统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为训练集，注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多），计算机从这些文档重挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为训练，而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后，需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时，便使用这些分类器来进行。
现如今，统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。主要的原因在于其中的很多技术拥有坚实的理论基础（相比之下，知识工程方法中专家的主观因素居多），存在明确的评价标准，以及实际表现良好。
上面提到使用统计学习方法进行文本分类，就是让计算机自己来观察由人提供的训练文档集，自己总结出用于判别文档类别的规则和依据。
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向量模型VSM的产生
利用计算机来解决问题的标准思路应该是：为这种问题寻找一种计算机可以理解的表示方法，或曰建立一个模型（一个文档表示模型）；然后基于这个模型，选择各方面满足要求的算法来解决。既然文本的语义和语用信息很难转换成计算机能够理解的表示形式，接下来顺理成章的，人们开始用文章中所包含的较低级别的词汇信息来表示文档。
统计学习方法进行文本分类的一个重要前提由此产生，那就是认为：文档的内容与其中所包含的词有着必然的联系，同一类文档之间总存在多个共同的词，而不同类的文档所包含的词之间差异很大。
进一步的，不光是包含哪些词很重要，这些词出现的次数对分类也很重要。
这一前提使得向量模型（俗称的VSM，向量空间模型）成了适合文本分类问题的文档表示模型。在这种模型中，一篇文章被看作特征项集合来看，利用加权特征项构成向量进行文本表示，利用词频信息对文本特征进行加权。它实现起来比较简单，并且分类准确度也高，能够满足一般应用的要求。
而实际上，文本是一种信息载体，其所携带的信息由几部分组成：如组成元素本身的信息（词的信息）、组成元素之间顺序关系带来的信息以及上下文信息（更严格的说，还包括阅读者本身的背景和理解。
而VSM这种文档表示模型，基本上完全忽略了除词的信息以外所有的部分，这使得它能表达的信息量存在上限，也直接导致了基于这种模型构建的文本分类系统（虽然这是目前绝对主流的做法），几乎永远也不可能达到人类的分类能力。对于扩充文档表示模型所包含的信息量，人们也做过有益的尝试，例如被称为LSI（Latent Semantic Index潜在语义索引）的方法，就被实验证明保留了一定的语义信息（之所以说被实验证明了，是因为人们还无法在形式上严格地证明它确实保留了语义信息，而且这种语义信息并非以人可以理解的方式被保留下来），此为后话。
统计学习方法进行文本分类其实就是一个两阶段的解决方案：
（1）训练阶段，由计算机来总结分类的规则；
（2）分类阶段，给计算机一些它从来没见过的文档，让它分类，预测阶段。
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