Fork文本分类的例子，发现效果不是很理想？
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我fork了《课程5-深度学习入门NLP-文本分类》的项目，测试发现效果并不是很理想。
即使是用训练文本中的数据，分类的准确率也不是很高！！例如，
把“历史上哪些传奇拳王是影响泰森最深的偶像？”，分类为“教育”，
把““车厘子自由”还未实现 现在连苹果也吃不起了？'”，分类为“科技”
把“中国女演员戛纳红毯赖着不走，遭女保安驱赶假装听不懂”，分类为“国际”
不知道这个例子的问题出在哪？如何才能提高分类的准确率？
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可以试试paddlehub的ernie模型
有没有更好的例子呢？谢谢！
我们要作一个文本自动贴标签的功能，初次接触人工智能，还望大神多指点，有具体的例子最好。
paddlehub的ernie模型在7天打卡课上有介绍。