给text grocery 做个广告。
短文本分类因为特征少，无法得到好的效果。另外，文本短提供的信息有限，需要的样本大，无法通过人工标注来做（减少人工）。
如何扩展特征？
长文本分类方法。84% 尝试用Word2vec对tfidf大的词汇进行扩展。 不可用。 尝试用lda来扩展特征。 86%. ------ 因为lda扩展的特征有限。一般一条微博只能扩到1到2个特征。 尝试使用bigram来做特征扩展，效果最好。基于libshorttext。 95% 以上。 ------ 就是textgrocery。
如何获取训练文本？
1.通过纯度较高的微博分类账户作为初始训练数据。 2.根据已有数据建立高招回分类器来扩展正例。 3.对已有正例的特征做皮尔逊相关系数排序。用排名较高的词汇进行solr搜索来获取正例。
更好的拟合现有数据？ 将训练集的badcase减少
对badcase中svm排序最高来扩展正例。计算badcase的相关系数，特征使用词+bigram。 选取正例加入到训练集。
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