本文介绍如何构建统一的scikit-learn管道，结合轻量级开源语言模型生成的文本嵌入与表格特征进行分类。通过自定义Transformer封装Hugging Face的sentence-transformers，利用ColumnTransformer并行处理文本、数值和分类特征，最终用随机森林分类器评估。以垃圾短信检测为例，混合真实文本与合成表格数据，实现高精度分类，提供可复用的部署方案。