本文探討分類不一致對自動分類成效的影響。經由近似文件的自動偵測， 以及兩種分類方法針對兩個測試文件集做的比較實驗，本文發現：訓練資料的 分類不一致性，即便高達34%，幾乎也不會影響分類器的成效。此項發現，其 重要的意涵是，即便過去的研究使用了一致性不高的測試集做實驗，其結論仍 舊是有效的。當然，分類不一致性高的資料，拿來訓練後，不管分類器好壞， 其得到的分類成效都是比較低的。除了以上發現外，本文也介紹了一套中文分 類測試集，免費提供各界研究使用。另外，作者也提出了一套偵測複本或相似 文件的可靠方法，與過去的方法比較，此方法可以彳貞測過去方法所無法偵測到 的相似文件。

This article discusses the effect of inconsistency in training data on the performance of text classifiers. Our experiments show that the inconsistency, even reaching a level as high as 34%, hardly affects the effectiveness of the classifiers. Better classifiers perform better independent of duplicates and label inconsistency. The implication is that past experiments (especially on the Reuters-21578 collection) remain valid. In the experiment process, the author proposes a duplicate detection technique that is far more effective than previous ones. A new Chinese test collection for text categorization is also introduced for general free download.