多源特征融合新闻文本分类实战：LLM语义嵌入、TF-IDF与结构化元数据Scikit-learn端到端管道构建 | 附代码数据
在当今数据驱动的商业环境中，企业往往面对的是多源异构的数据——既有非结构化的文本，又有结构化的元数据，还有来自预训练模型的语义表示。如何将这些数据高效融合，并构建一个统一的机器学习流程，是提升模型性能、缩短开发周期的关键。本文将从咨询实战的视角，带您一步步构建一个端到端的文本分类 管道，将大语言模型（LLM）生成的稠密语义向量、TF‑IDF稀疏统计特征以及结构化元数据完美融合于 Scikit-learn 框架之中。
