我有一个响应数据集，要求人们回答一组问题。只有一列文本数据要处理。
我的挑战是；实际上，只有极少数的受访者撰写过很长的文章，这些文章很容易处理并从中获得见识。通常会发现其他大多数响应都很短，例如“ Somewhat”，“ Yes”，“ No”，“ Larger range”。同样，由于没有逻辑顺序，因此无法按比例缩放它。
我已经能够使用更长的文本回复来获得对情感的见解，提取关键词和短语并应用机器学习（例如RAKE和PMI）。我在R中使用了UDPIPE库。
但是，对于较短的“几个字”答复，我发现从这些消息中获得真知灼见确实很困难。
我当前遇到的问题还有其他机器学习技术吗？还是我需要尝试任何NLP技术？