我正在使用朴素贝叶斯进行文本分类机器学习问题。我把每个单词都作为一个功能。我已经能够实现它，并且我的准确性很高。
我可以使用单词元组作为特征吗？
例如，如果有两个类，政治和体育。政府这个词可能出现在他们两个人身上。然而，在政治上我可以有一个元组（政府，民主），而在课堂体育中我可以有一个元组（政府，运动员）。因此，如果一篇新的文章出现在政治中，那么元组（政府，民主）的概率比元组（政府，运动员）更具概率。
我问这是因为这样做是因为我违反了Naive Bayes问题的独立性假设，因为我也在考虑将单个单词作为特征。
另外，我正在考虑为功能添加权重。例如，3元组功能的重量将小于4元组功能。
从理论上讲，这两种方法是否都没有改变Naive Bayes分类器的独立性假设？此外，我还没有开始我提到的方法，但这会提高准确性吗？我认为准确性可能不会提高，但获得相同精度所需的训练数据量会更少。
即使没有添加bigrams，真实文档也已经违反了独立性假设。以将奥巴马纳入文件为条件，总统更有可能出现。尽管如此，天真的贝叶斯在分类方面仍然做得不错，即使它给出的概率估计是绝望的。因此，我建议您继续为分类器添加更复杂的功能，看看它们是否能提高准确性。
如果使用较少的数据获得相同的准确度，这基本上相当于使用相同数量的数据获得更高的准确性。
另一方面，使用更简单，更常见的功能可以更好地减少数据量。如果您尝试将太多参数放在太少的数据上，那么您往往会过度配合。
但最重要的是尝试并看到。
不，从理论的角度来看，你并没有改变独立性假设。您只是创建一个修改过的（或新的）样本空间。通常，一旦开始在样本空间中使用更高的n-gram作为事件，数据稀疏性就成了问题。我认为使用元组会导致同样的问题。您可能需要更多的培训数据，而不是更少。您可能还需要更多地考虑使用的平滑类型。简单的拉普拉斯平滑可能并不理想。
我认为最重要的一点是：无论您使用什么分类器，功能都高度依赖于域（有时甚至是数据集）。例如，如果您根据电影评论对文本情绪进行分类，那么仅使用unigrams似乎是违反直觉的，但它们的表现要好于仅使用形容词。另一方面，对于Twitter数据集，发现unigrams和bigrams的组合是好的，但是更高的n-gram没有用。根据这些报告（参考Pang和Lee，意见挖掘和情感分析），我认为使用更长的元组会显示类似的结果，因为毕竟，单词元组只是高维空间中的点。基本算法的行为方式相同。