特征工程核心是将语言模糊性转化为模型可稳定理解的数值结构，关键在语义粒度、稀疏性与任务目标的精准控制；需重视清洗、分词归一化、适配任务的向量化、结构化特征补充及稀疏降维。
文本处理中特征工程的核心，不是堆砌模型，而是把语言的模糊性转化成模型能稳定理解的数值结构。关键不在“多”，而在“准”——准确定义语义粒度、准确控制稀疏性、准确对齐下游任务目标。
中文无天然空格，英文大小写、标点、缩写混杂，不统一就等于喂错数据。分词不能只用jieba或NLTK默认切分，要结合业务调整：
不是所有任务都需要BERT嵌入。小样本分类、规则可解释场景，传统方法更稳更快：
纯词向量容易忽略文本的“非语言信号”。加入可控结构特征，常带来显著提升：
TF-IDF动辄上万维，直接输入模型易过拟合，尤其训练样本少于1000条时：
基本上就这些。特征工程不是一步到位的工序，而是和模型验证反复对齐的过程——每次加一个特征，必须看它在验证集上的ΔF1或AUC是否真实有效。不复杂但容易忽略。
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