通過(guò)對(duì)云南某卷煙廠歷史檔案文本數(shù)據(jù)的分析研究，結(jié)合實(shí)際情況，對(duì)檔案文本主題詞的獲取和自動(dòng)分類(lèi)算法進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)。且在主題詞獲取算法中引入了TFIDF算法，解決了檔案文本缺少題名、文號(hào)及責(zé)任者項(xiàng)時(shí)，算法無(wú)法自動(dòng)獲取主題詞的問(wèn)題。在文本自動(dòng)分類(lèi)算法中引入了KNN最鄰近算法，解決了無(wú)法根據(jù)題名、文號(hào)進(jìn)行檔案文本自動(dòng)分類(lèi)的問(wèn)題。同時(shí)，還考慮了檔案文本按保存期限進(jìn)行分類(lèi)的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該算法明顯提高了煙草企業(yè)檔案文本的分類(lèi)效率。