要增強Osprey的文檔自動分類功能，可以考慮以下幾點：
使用自然語言處理技術(shù)：利用自然語言處理技術(shù)，如文本分類算法、詞向量模型等，對文檔內(nèi)容進(jìn)行分析和處理，從而更準(zhǔn)確地進(jìn)行分類。
引入機器學(xué)習(xí)算法：通過訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，可以根據(jù)已有的文檔分類數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)文檔的特征和模式，從而提高分類的準(zhǔn)確性和效率。
結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在文本分類方面有著很好的效果，可以嘗試使用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），來提升文檔分類的準(zhǔn)確性。
考慮上下文信息：除了文檔內(nèi)容本身，還可以考慮文檔的上下文信息，比如文檔的標(biāo)題、標(biāo)簽、作者等信息，來幫助更好地進(jìn)行分類。
定期更新和優(yōu)化模型：定期對分類模型進(jìn)行更新和優(yōu)化，可以使其更好地適應(yīng)不斷變化的文檔內(nèi)容和分類需求，提高分類的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
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