在文本分類任務中，提升分類準確率可以通過多種特征來實現(xiàn)。以下是對選項的分析：

| 選項 | 描述 | 分析 |
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| A. 詞頻特征 | 使用詞頻（Term Frequency）作為特征 | 詞頻是文本分類中最經(jīng)典的特征之一，它可以幫助模型了解哪些詞在文檔中出現(xiàn)得更頻繁，從而判斷其重要性。 |
| B. 依存信息 | 句法依存關系的信息 | 依存信息提供了關于詞語之間關系的深層次結構性信息，有助于理解文本的語法結構，從而提升分類效果。 |
| C. 詞性信息 | 詞語的詞性標注信息 | 詞性信息可以幫助模型區(qū)分名詞、動詞、形容詞等，提高對文本的感知能力和分類準確性。 |

### 結論
D: 以上都是。這是正確答案。
每種特征都有其獨特的貢獻，結合使用通?？梢燥@著提高文本分類的準確性。通過整合多種特征，模型可以獲得更豐富的信息視角，從而做出更為準確的預測。