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。
该情况解决方法如下：1、选择最重要的指标：在指标数量过多的情况下，可以通过分析每个指标的重要性，选择最重要的指标进行分析。2、扩大样本数量：增加样本数量可以提高数据的准确性，从而更好地支持分析结果。3、降低指标数量：如果指标数量过多，可以考虑将一些指标合并或删除，以减少分析的复杂性。4、使用机器学习算法：机器学习算法可以通过对数据的学习和分析，自动选择最重要的指标，并提高分析结果的准确性。
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