资讯分类（Information Classification）就是根据资讯的敏感性和重要程度，通过适当的分类方法将资讯划分为不同的保护等级，明定保护要求，确保资讯安全。
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然而，要是在更为广阔的互联网范围内使用关键词来对进行资讯分类的话，这种做法会产生一个问题：首先，很多资讯是没有办法被简单地分类的。
There is a problem using keywords to categorize content on the broader scope of the internet – the first is that many items cannot be put into neat categories.
本篇论文提出一个类神经网路分类器来学习多类的分离模糊资讯。
This paper presents a multiclass neural network classifier to learn disjunctive fuzzy information in the feature space.
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