在文本分类这块，大量的文本数据时，选择合适的方法可真是关键。比如说，朴素贝叶斯和AdaBoost结合的 Naive Bayes-Boosting 方法，挺好用的，它能通过增强弱分类器的能力来提升分类准确度。是在中文文本分类中，复杂的字符和歧义词问题时，向量空间模型和反向最大匹配分词技术有时也能带来不错的效果。，学会合理选择不同方法，能让你的分类任务变得更轻松高效。

如果你对中文文本的或者提升分类准确度感兴趣，可以试试这篇文章里的一些方法，是对Naive Bayes-Boosting的运用。，做文本分类时，记得多考虑模型的适用性，方法的选择要看具体的数据特性哦。