互联网的高速发展,给社会和人们的生活带来了巨大而深远的影响。互联网作为信息传播的载体,与传统的纸媒相比具有无法比拟的优越性,为不同领域如政治、经济、文化等的信息传播提供了优质的平台,也为人与人之间的交流创建了一种新的途径。互联网给人们生活带来便利的同时,也带来一些负面的效应。虚拟的网络环境中,每一个用户都被转化为一串虚拟的符号,用户通过个人网页、微博、微信公众号、论坛等形式的网络媒体发布的信息、言论等,都具有一定的不确定性,即使许多平台采取一定的事前审核、事后过滤措施,但仍然有某些身份隐蔽、道德意识、文化素养较差的人存在,使得大量虚假的、色情类、政治敏感类、诈骗类、迷信类等信息充斥网络的角角落落,败坏社会风气,蛊惑人心,给人们的身心健康造成极大的损害。作为一种用户量巨大的网络社交媒体,微博是一种基于用户关系的信息分享、传播、获取的平台,用户发布的微博消息可以通过客户端或者平台及时推送给粉丝,实现了实时、快捷的信息传播。同时微博粉丝也可以通过发表评论与博主进行互动,或者可以进行转发、评论、收藏等操作,实现信息分享、传播,扩大信息传播的范围,增强信息的影响力。微博的这个特点同时也导致了微博成为不良信息的藏身之地。因此微博已经成为许多学者研究的对象。为了净化网络环境,让未成年人远离不良信息的侵害,给互联网用户提供良好的搜索体验,有必要控制这些不良信息的发布和传播,采取相应的措施和手段加强监督和管理。为此,本文以网络中不良信息的识别为目的,结合已有的中文文本挖掘技术来进行实验研究。通过爬虫程序采集微博用户针对特定微博正文进行评论和转发内容,得到原始数据。并对原始数据进行去除无关的符号、分词处理、依存关系标注、词频统计等操作,并利用得到的数据来提取文本的特征集。为了提高分词的准确性,本文设计了不良词库,其中包含不良词语本身对应的基本词表、近义词表、缩写词表、词语之间的依存关系表;将基于统计的特征提取算法与依存关系分析相结合,有效提取文本特征,并使用朴素贝叶斯算法实现了文本分类模型。进一步将该模型应用于微博中用户评论的分类处理,通过实验对分类器进行测试,与改进前相比,分类的准确率和召回率有明显的提高。最后针对本文的研究做出总结,提出本文的创新点和不足之处,并在后续的研究过程继续完善。