怎样才能识别语言数据中能明显用于对其分类的特征？

识别语言数据中能明显用于对其分类的特征需要经过以下步骤：

1. 数据预处理：预处理数据以清洗和标准化数据集，例如去除停用词、词干提取和词向量化等。

2. 特征提取：从文本中提取有意义的特征，例如词频、TF-IDF、n-gram等。

3. 特征选择：选择与分类有关的重要特征，以避免“维度灾难”和过拟合。

4. 模型选择：选择适当的分类模型，例如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。

5. 模型调参：通过交叉验证等方法，调整模型参数以提高分类准确性。

综上所述，识别语言数据中能明显用于对其分类的特征需要经过多个阶段的处理和选择，需要根据具体的数据集和分类任务来确定最佳的特征提取和模型选择方法。