短字符串分类，高准确率但存在大量误报。我们是否走在正确的道路上？

针对短字符串分类的问题，高准确率但存在大量误报的情况，可以尝试使用基于机器学习的文本分类方法。

以下是一个示例的代码解决方案，使用Python和scikit-learn库来构建一个简单的文本分类器：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 定义训练数据
train_data = [
    ("这个产品很好用", "正面评价"),
    ("这个产品很差", "负面评价"),
    ("这本书很有趣", "正面评价"),
    ("这本书很无聊", "负面评价")
]

# 创建分类器的Pipeline
pipeline = Pipeline([
    ("vectorizer", TfidfVectorizer()),  # 文本特征提取
    ("classifier", LinearSVC())  # 线性支持向量机分类器
])

# 拟合模型并进行预测
pipeline.fit([data[0] for data in train_data], [data[1] for data in train_data])
predicted = pipeline.predict(["这是一个好产品", "这本书很有趣"])

# 打印预测结果
for text, category in zip(["这是一个好产品", "这本书很有趣"], predicted):
    print(f"文本: {text}， 预测结果: {category}")

上述代码中，我们首先定义了一些训练数据，每个数据都包含一个短字符串和相应的分类标签。然后，我们创建了一个Pipeline，其中包含了一个TfidfVectorizer用于将文本转化为特征向量，并使用LinearSVC作为分类器。接下来，我们使用训练数据拟合模型，最后使用模型对新的短字符串进行分类预测。

请注意，上述代码只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。