我目前正在进行一项任务，将一些文档分类到一些预定义的类别中。为此，我依赖多项式朴素贝叶斯分类器，对于大多数类别如棒球、体育或太空，它的效果很好。
然而，我如何找出电影或某人的传记等类别的文章呢？多项式朴素贝叶斯主要基于词袋模型的术语方法。这就是为什么它容易检测到棒球文章，因为它们会包含很多棒球术语。然而，电影或传记文章包含的术语非常少。电影文档描述电影，或对其进行评论，使用仅与该电影相关的特定词汇。因此，一篇关于《义海雄风》的文章可能包含很多法律术语，这可能导致它被错误地标记为“法律”。传记也是如此，它只是描述一个人的生活。
如何对这种类型的文档进行分类呢？
回答：
一个好的解决方案是使用命名实体识别和半监督方法。例如，你可以在句子中标记演员的名字（使用实体提取的半监督方法，请查看这里），并统计特定实体的数量（例如，句子中重复提到的演员（我们的实体）的次数越多，句子与电影的相关性就越高）。然后将其添加到一个特征中，这样它可能对分类器来说是具有代表性和重要的，尝试从你的数据集中找出这样的特征，并用这些特征来训练你的分类器。
