会导致过拟合。论文的样本量太少会导致过拟合，过拟合就是为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器，这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据（即再拿样本中的文档来给它，它绝对不会分错），但也就为了能够对样本完全正确的分类，使得它的构造如此精细复杂，规则如此严格，以至于任何与样本数据稍有不同的文档它全都认为不属于这个类别。
凉拌呗。两个办法：一是增加样本数，现在都四月下旬了，不知道你还来不来得及；二是硬着头皮往下写，这个做法风险比较大，评审时非常容易被质疑，运气不好就通不过了。
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七月的尾巴
