我正在尝试从文本数据中构建预测模型。我从文本数据（单字和双字）构建了词-文档矩阵，并在此基础上构建了不同类型的模型（如支持向量机、随机森林、最近邻等）。所有这些技术都取得了不错的结果，但我希望能进一步改进结果。我尝试通过调整参数来优化模型，但似乎对性能的提升不大。我接下来可能的步骤是什么？

回答：

这实际上不是一个编程问题，但无论如何：

如果你的目标是预测，而不是文本分类，常用的方法是回退模型（如Katz回退）和插值/平滑，例如Kneser-Ney平滑。

据我所知，更复杂的模型如随机森林并不是绝对必要的，如果你需要快速进行预测，可能会带来问题。如果你使用的是插值模型，你仍然可以使用保留的数据部分来调整模型参数（lambda）。

最后，我同意NEO关于阅读部分的观点，并推荐阅读Jurafsky和Martin的《语音与语言处理》一书。