你有什么理由必须使用朴素贝叶斯吗？虽然朴素贝叶斯确实很好地处理了多类建模，但有时认为文本中的每个词都独立于其他词的“幼稚”假设过于幼稚，尤其是考虑到训练集的大小。虽然您可以通过进行更多的文本处理来稍微提高准确性，但我不希望看到显着的改进，尤其是考虑到训练规模。

由于朴素贝叶斯本身并没有太多的参数调整，如果您想尝试对数据本身进行更多处理以提高性能，您可以尝试诸如文本计数向量化或TF-IDF 向量化之类的方法来更全面地表示文本数据，而不仅仅是关键字标记。

如果您能够实现其他模型，我会看看scikit learn multi-class models的想法。基于树的方法本质上也是多类的，并且有更多的参数需要调整，所以实现像随机森林这样的东西可能更适合你。

至于训练规模本身，这似乎有点小。特别是如果您使用文本数据，您包含的功能越多，您需要的数据就越多，才能有机会检测到数据中的信号。