这个问题非常广泛，所以一般的答案是：这取决于您的数据的具体情况以及您要解决的问题。一般的想法是分析正在发生的事情：

• 鉴于数据中的指示，是否真的可以解决问题？仅考虑数据中的信息，人类专家的准确率会超过 50-60% 吗？如果是，他们将使用哪些线索，这些潜在线索是否可以直接用作学习算法的特征？
• 数据大小与特征大小之间的比率：如果没有足够的实例，算法就没有足够的泛化能力。如果特征太多，算法可能会过拟合（即，将数据中偶然发生的事情视为重要模式）。当然，如果没有足够的特征，算法就没有做出准确预测所需的指示。

常见的尝试：

• 删除很少出现的特征（这里是单词），因为它们无济于事并且可能导致过度拟合。
• 如果问题似乎是单词信息不够丰富，尝试使用二元组甚至三元组……但要小心避免过度拟合，特征的数量可能会增加很多。
• 使用权重（例如 TFIDF）帮助学习算法专注于相关特征。
• 根据任务，更复杂的方法可能是相关的：主题建模、消歧技术、语法......