特征融合特征相加或者特征拼接

特征融合是指将多个特征进行合并以生成一个更具表现力的特征。特征融合的方法有很多种，其中常见的两种是特征相加和特征拼接。

特征相加是将两个特征向量逐元素相加，生成一个新的特征向量。这种方法在一些任务中比较常见，比如图像分类和语音识别等。

特征拼接是将两个特征向量按照某种方式拼接在一起，生成一个更长的特征向量。这种方法常用于文本分类和自然语言处理等任务中，其中将不同的特征（比如文本词袋、词向量和句法特征）拼接在一起以增强模型的表现力。

选择特征融合的方法要根据任务的不同以及特征之间的相关性来确定。在实际应用中，还需要进行实验和验证，以确定哪种方法对于特定任务和数据集最为有效。