本发明公开了改进的特征加权文本分类方法、系统、介质、设备及终端，涉及语义网络技术领域。构建文本训练样本、类别集合；对文本进行分词，去停用词操作转换到向量空间模型；提取构建的所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，取相似度最高的为测试文本所属类别；更新文本训练样本库。本发明得到的特征值更能代表类特征和当前文档特征。得到的分类结果更符合经验值，准确率更高。该算法运算处理速度快，简便，得到高效率的分类结果。提高了后续信息检索的效率与准确度。