我需要对一组电子邮件进行文本分类。但是，我的文本中的所有单词都非常稀疏，即每个单词在所有文档中的频率非常低，单词重复的频率并不高。由于训练分类器时，我认为以频率作为权重的文档术语矩阵并不合适。您能建议我需要使用哪些其他方法吗？

谢谢

回答：

真正的挑战在于，如果您的单词如此稀疏，训练出的分类器将无法很好地泛化到现实世界的数据中。然而，有几种解决方案可以应对这个问题

1.) 使用更多数据。这是一个显而易见的解决方案。然而，您不仅可以添加标记数据，还可以使用未标记数据进行半监督学习。

2.) 使用更多数据（第二部分）。您可以探索迁移学习的设置。在这种情况下，您在一个具有相似特征的大数据集上构建分类器。这可能是Twitter数据流，然后将此分类器调整到您的领域。

3.) 优化您的处理流程。您的问题可能源于一个次优的处理流程。您在进行词干提取吗？在电子邮件中，单词steming应该被映射到stem。通过使用词典进行同义词匹配，可以进一步推进这一过程。