当我做文本分类时，如果文本很长，那么使用朴素贝叶斯分类可以获得非常令人满意的性能。
但是，当上下文涉及短文本时，例如 Twitter 消息或 Stackoverflow 中的问题内容，在几乎所有指标（例如准确率、召回率、ROC...
有没有一些实用的建议可以帮助我对这些短文本内容进行分类？
我会很高兴的。
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提高相关性变得更加困难，您需要考虑您的最终目标并从那里开始工作。但更接近的一种方法是添加额外的指标，在您的情况下，这将是消息长度、字典大小和文章上下文。
假设您更喜欢较长的文章而不是 twitter，那么长度指标会给文章带来更高的权重。
字典大小大部分时间与文章长度有关，但也与上下文密切相关。也就是说，一篇关于特定事物的文章在该上下文中将具有较高的度量，而不是同时讨论几件事的同一文章。
要构建上下文，您需要构建一个同义词词典，就像一棵树，它们之间有距离。示例：软件与电子相关的计算机相关，但软件与电子相关的松散。
为了提供一个解决方案，快速而肮脏的解决方案是权衡较短文章中的单词。
于 2012-04-24T10:34:57.943 回答