如何通过错误分析获得文本分类的见解？

问：

我正在做方言的文本分类。我正在使用带有 countVectorizer 的朴素贝叶斯分类器。我有很多错误分类的文本。有没有一种方法可以分析这些错误，以找出分类出错的地方？例如，如果我能知道哪些单词被用来将文本错误地分类为 A，而它应该被归类为 B，然后我可以从 A 的语料库中取出这些单词。

是否应该使用聚类切换到无监督学习？还是神经网络和深度学习？如果朴素贝叶斯分类器不起作用。

另外，我怎么知道countVectorizer是如何对文档进行分类的？以及他用哪些词对文档进行分类。