一名自然语言处理程序员正在写中文文本分类论文请你对下面一段话润色：由于在使用python爬取物流网站时从物流网站上爬取的数据文本可能包含非物流相关的内容例如财经、体育、政策、文学等方面的文本这时候需要基于文本主题对文本进行过滤这里选择的文本主题是物流。 目前已有的关键词信息提取技术主要从关键词角度考虑对关键词的词汇特征分析较少也缺乏关键词排名以及特征选择和综合方面的研究关键词的特

作为一名自然语言处理程序员，你正在撰写一篇中文文本分类论文。下面是一段话，需要你进行润色：

在使用Python爬取物流网站时，所获取的数据文本往往包含非物流相关的内容，例如财经、体育、政策、文学等方面的文本。因此，为了过滤掉这些非物流相关的内容，我们需要基于文本主题进行筛选，本文选择的文本主题为物流。然而目前已有的关键词信息提取技术主要从关键词的角度出发，对关键词的词汇特征分析较少，也缺乏关键词排名以及特征选择和综合方面的研究，这导致了关键词的特征选择和综合方面还有待改进。此外，物流文本不同类别之间的区分度较低，缺乏针对某类文本的关键信息抽取方法。可惜的是，信息抽取技术在物流文本领域的应用还比较有限。这主要是因为物流文本数量众多，且类别分散，没有形成统一的标注结构，不能以结构化的形式进行描述。基于特定规则的信息提取方法适应性不高，导致类别区分不明显，数据挖掘能力差，文本利用率低。