基于文本主题的物流文本分类研究

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。