本发明公开一种基于改进的TF‑IDF文本分类方法、系统及计算机设备，涉及语义网络技术领域。构建文本训练样本，类别集合为；提取上述文本训练样本的类别抽象特征。测试样本先进行分词，去停用词，根据特征加权函数把测试样本转换为向量空间模型，同样提取前m个特征代表测试文本，再计算文本与各类间的相似程度，取相似度最高的即为测试文本所属类别。更新文本训练样本库。本发明综合考虑了特征类间区分度以及类内贡献度，得到的特征值更能代表类特征和当前文档特征。本发明得到的分类结果更符合经验值，准确率更高。本发明该算法运算处理速度快，简便，得到高效率的分类结果。