问题：To classify the user product as banned or approved。
如果产品中包含“濒危物种”，“虎皮”等禁止字词，则会被标记为“禁止”字样。
我使用监督学习算法MultinomialNB对产品进行分类，使用bigrams可以达到92％的精度。
但是我有一个错误分类的问题，即“虎皮”产品正在获得批准。原因是我们有很多“虎皮花岗石/虎皮虾”的产品被标记为已批准。
为了解决此问题，我想与MultinomialNB算法一起创建一些规则，以改善这些错误分类。
规则应如下所示：-如果关键字“ tiger”在附近的3/4字词上也有花岗岩/大虾，然后将其标记/视为已批准。
请在这里帮助我。我怎样才能做到这一点。
您可能想尝试的一件事是使用另一种分类器，例如GradientBoostedClassifier，它可以捕获变量之间的交互。这可能会解决您的问题。否则，您可以只使用正则表达式来实现您的自定义规则：
import re
if re.search(tiger (\w+ ){0,4}(prawn|granite),text):
return 'allowed'
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