针对传统分类算法在处理短文本时的不足，提出了一种基于搜索的NaiveBayes文本分类方法。该分类方法对文本数据集规模、文档长度、类别数量、分布等情况综合考虑，对朴素贝叶斯算法进行改进，将搜索技术应用到了文本分类领域。该分类算法能够更好地适用于微博、微信、短信、短语评论等短文本分类领域。并且在分类算法、分类器构造和评估3方面进行了详细的介绍。实验证明，基于搜索的文本分类器对于短文本有更好的分类效果。