针对传统的文本分类算法存在着各特征词对分类结果的影响相同，分类准确率较低，同时造成了算法时间复杂度的增加，在分析了文本分类系统的一般模型，以及在应用了互信息量的特征提取方法提取特征项的基础上，提出一种基于反向文本频率互信息熵文本分类算法。该算法首先采用基于向量空间模型（vectorspacemodel,VSM）对文本样本向量进行特征提取；然后对文本信息提取关键词集，筛选文本中的关键词，采用互信息来表示并计算词汇与文档分类相关度；最后计算关键词在文档中的权重。实验结果表明了提出的改进算法与传统的分类算法相比，具有较高的运算速度和较强的非线性映射能力，在收敛速度和准确程度上也有更好的分类效果。