标签： python machine-learning svm text-classification
我有一个关于我必须对文本进行分类的项目的问题。在这个项目中，我有几千个问题（字符串），应该分为技术，体育，政治，历史，科学和地理。我的训练数据（已标记）是200个问题（我可以轻松扩展）。我尝试了使用NB分类器的TextBlob（使用NLTK），但这只给我带来了28％的准确率。目前，我正在寻找提高准确性的新可能性（k-NN，SVM，......）。
你有什么建议我应该用什么来分类这些问题吗？
真诚的，詹姆斯