为utest模拟FastText模型
为了实现utest模拟FastText模型，首先需要了解FastText模型是什么以及其基本原理。
FastText是一种文本分类工具，由Facebook研发，具有快速训练和推理速度的优势。它使用连续词袋模型和层次Softmax来进行文本分类。
连续词袋模型是通过将一个句子中的词向量进行平均来表示整个句子的方法，从而将文本转换为固定长度的向量。层次Softmax是一种针对大规模分类问题的加速技术，它通过树结构来减少计算量。
FastText在自然语言处理领域有广泛的应用，包括文本分类、情感分析、命名实体识别等。其快速训练和推理速度使其成为处理大规模文本数据的理想选择。
腾讯云提供了文本分类服务（https://cloud.tencent.com/product/tc），可以帮助开发者轻松构建和部署FastText模型。该服务支持自定义训练数据和模型配置，提供了API接口以及Python SDK供开发者使用。
以下是使用腾讯云文本分类服务构建FastText模型的基本步骤：
- 准备训练数据：收集和准备用于训练模型的文本数据，确保数据集具有标记的文本样本和对应的类别。
- 创建文本分类实例：在腾讯云控制台上创建一个文本分类实例，选择适当的规格和地域。
- 配置模型参数：根据需求设置模型的参数，例如选择FastText模型、词向量维度、迭代次数等。
- 导入训练数据：将准备好的训练数据导入到文本分类实例中，以便模型进行训练。
- 启动训练：启动文本分类实例，让模型开始进行训练。可以监控训练进度和性能指标。
- 评估和调优：使用验证集对训练好的模型进行评估，并根据评估结果进行调优，以提高模型的准确性和泛化能力。
- 模型部署与推理：训练完成后，将模型部署到生产环境中，通过API接口或SDK进行文本分类推理。
以上是使用腾讯云文本分类服务构建FastText模型的基本流程。通过利用腾讯云提供的强大功能和稳定性，开发者可以快速构建和部署高效的文本分类模型，实现对文本数据的准确分类和分析。
请注意，本回答仅提供腾讯云相关产品作为示例，并非针对其他云计算品牌商的推荐或比较。不同云计算品牌商可能提供类似的服务和产品，开发者可以根据自身需求选择合适的云计算平台和工具。
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1回答
我在我的python库中使用了快速文本模型(来自官方的fasttext库)。为了运行我的u-test，我需要一个尽可能轻的模型(fasttext.FastText._FastText对象)，这样我就可以在我的存储库中对其进行版本控制。 我尝试创建了一个包含5行"fake.txt“和几个单词的假文本数据集，并调用 model = fasttext.train_unsupervised("./fake.txt")
fasttext.util.reduce_model(model, 2)
model.save_model("fake_model.bin")
浏览 15提问于2020-10-23得票数 0
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我使用FastText生成单词嵌入。我从下载了预先训练过的模型，模型有300个维，但是我想要100个维，所以我使用了减少模型命令，但是我得到了一个错误。
import gensim
model = gensim.models.fasttext.FastText.load_fasttext_format('cc.th.300.bin')
gensim.models.fasttext.utils.reduce_model(model, 100)
我得到了AttributeError: module 'gensim.utils' has no attribute &#
浏览 3提问于2021-10-20得票数 0
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我想为1GB大小的文本数据创建一个无监督的fastText模型。我正在使用fastText命令行工具来实现模型培训过程。
./fasttext skipgram -input PlainText.txt -output FastText-PlainText- -dim 50 -epoch 50
以上是我用来创建单词表示的几个参数。
Read 207M words
Number of words: 501986
Number of labels: 0
Progress: 97.5% words/sec/thread: 87224 lr: 0.001260 avg.loss: 0.0
浏览 1提问于2021-07-21得票数 1
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我用Python语言训练了一个FastText模型，并将文件保存到一个文件夹中。以下是该文件夹的内容：
fasttext.model
fasttext.model.trainables.syn1neg.npy
fasttext.model.trainables.vectors_ngrams_lockf.npy
fasttext.model.trainables.vectors_vocab_lockf.npy
fasttext.model.wv.vectors.npy
fasttext.model.wv.vectors_ngrams.npy
fasttext.model.wv.vectors_v
浏览 7提问于2021-03-10得票数 0
使用预先训练好的模型：
import fasttext.util
fasttext.util.download_model('en', if_exists='ignore') # English
ft = fasttext.load_model('cc.en.300.bin')
检查ft.words没有包含空格或_的条目，但是如果我用多个单词(例如ft["get up"])查询模型，它会返回一个没有任何错误的向量。是干什么的呢？这是正确的，还是应该更好地避免这种类型的查询？
浏览 13提问于2021-02-18得票数 1
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我们已经使用Facebook的Fasttext惊人的图书馆一段时间了。我们使用python包装器()访问经过训练的模型。它曾经是一个第三方图书馆，但现在是Facebook的，并与他们的合并。
问题是这两个包装器不兼容。旧的通过import fasttext (低驱动)导入，新的通过import fastText导入。API也有点不同。但是最重要的是，新的库不支持由旧的Fasttext版本训练的模型，而旧的库支持它们，但是不支持新的训练版本。
我们计划将我们所有的模型迁移到新的Fasttext版本(它有量化，而且据说更快)，但是我们需要时间来支持这两种类型的模型。所以我们需要两个包装纸并排工作。
浏览 0提问于2018-07-03得票数 0
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我正在做一个使用FastText的文本相似度项目，我找到的训练模型的基本例子是： from gensim.models import FastText
model = FastText(tokens, size=100, window=3, min_count=1, iter=10, sorted_vocab=1) 据我所知，由于我指定了向量和ngram大小，模型在这里是从头开始训练的，如果数据集很小，我会检测出很好的结果。 我发现的另一个选择是加载原始的维基百科模型，这是一个很大的文件： from gensim.models.wrappers import FastText
model
浏览 28提问于2019-09-05得票数 2
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为了加载预先训练的嵌入模型，我定义了以下代码：
import gensim
from gensim.models.fasttext import FastText as FT_gensim
import numpy as np
class Loader(object):
cache = {}
emb_dic = {}
count = 0
def __init__(self, filename):
print("|-------------------------------------|")
print (&#
浏览 1提问于2019-02-05得票数 1
2回答
我正在尝试使用FastText的法语预培训二进制模型(从官方下载)。我需要的是.bin模型，而不是.vec字向量，以便近似拼写错误和词汇量不足的单词。
但是，当我尝试加载上述模型时，使用：
from gensim.models import FastText
model = FastText.load_fasttext_format('french_bin_model_path')
我得到以下错误：
NotImplementedError: Supervised fastText models are not supported
令人惊讶的是，当我尝试加载英语二进制模型时，它工
浏览 2提问于2018-07-23得票数 5
fasttext_model.save("fasttext.model")
fast_text = FastText.load("fasttext.model")
我无法加载经过训练的快速文本模型：(我如何解决此问题？请帮帮我！
浏览 2提问于2020-11-09得票数 0
我在Gensim中训练了一个FastText模型。我想用它来编码我的句子。具体地说，我想在原生FastText中使用这个特性：
./fasttext print-word-vectors model.bin < queries.txt
如何将模型保存在Gensim中，以便它是本机FastText可以理解的正确的二进制格式？
我使用的是Python3.4.3下的FastText 0.1.0和Gensim 3.4.0。
本质上，我需要中给出的load_binary_data()的逆函数。
浏览 3提问于2018-05-04得票数 0
我对fasttext和NLP还不熟悉。我在法语中有一个语料库，结构如下：
| value | sentence | pivot |
|-------|--------------------------------|----------|
| 1 | My first [sentence] | sentence |
| 0 | My second [word] in a sentence | word |
| .. | ... | ...
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
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我训练了一个机器学习句子分类模型，该模型除其他特性外，还使用了从经过预先训练的fastText模型(如)中获得的向量( 7Gb )。我使用经过预先训练的fastText意大利语模型:我使用这个词嵌入只是为了获得一些语义特征，以输入到有效的ML模型中。
我构建了一个基于fastText的简单API，它在预测时计算有效的ML模型所需的向量。在遮罩下，这个API接收一个字符串作为输入并调用get_sentence_vector。当API启动时，它将fastText模型加载到内存中。
如何减少加载到内存中的fastText的内存占用量？
制约因素：
我的模型工作得很好，训练既费时又昂贵，所以我不想
浏览 32提问于2022-06-29得票数 0
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我下载了fasttext model li.176.bin。如果我在文件夹中使用model在本地运行我的代码，一切都很好。但我需要在GC中运行它，所以，我将模型上传到存储桶中，并将路径从本地更改为gs存储桶，得到一个错误：ValueError: gs://models/fasttext-model/lid.176.bin cannot be opened for loading!我如何使用存储桶中的模型？ path_to_pretrained_model = 'gs://models/fasttext-model/lid.176.bin'
fasttext_model = f
浏览 68提问于2021-07-10得票数 1
似乎FastText中的Gensim's实现比Facebook's本机实现的模型大小更小。对于100万字的语料库，fasttext原生模型为6 6GB，而gensim fasttext模型大小仅为68MB。 有没有存储在Facebook的实现中的信息没有出现在Gensim的实现中？
浏览 39提问于2021-09-09得票数 0
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1回答
我下载了一个.bin FastText模型，并按如下方式加载：
ft = fasttext.load_model('/content/drive/MyDrive/dataset/cc.en.300.bin')
如何对cc.en.300.bin模型进行预处理和规范化。我想做柠檬化，移除止痛药和其他手术
浏览 5提问于2022-09-05得票数 0
FastText预训练模型非常适合查找相似的单词：
from pyfasttext import FastText
model = FastText('cc.en.300.bin')
model.nearest_neighbors('dog', k=2000)
[('dogs', 0.8463464975357056),
('puppy', 0.7873005270957947),
('pup', 0.7692237496376038),
('canine', 0.7435278296470
浏览 0提问于2021-01-05得票数 1
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背景
我想执行代码来使用fastText对每种文本的语言进行分类。
我所做的
下载了模型lid.176.bin
安装python绑定
$ git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git
$ cd fastText
$ pip install .
上面的模型lid.176.bin和文件夹fastText与下面的python代码所在的级别相同。
我不知道如何避免这个错误。
错误
ImportError: No module named fastText
代码
sample.py
from fastTex
浏览 4提问于2021-01-12得票数 2
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我刚开始深入学习，我正在尝试使用一个来自的预先训练过的单词嵌入模型。我下载了以下文件：
1)sa-d300-m2-快速文本.模型
2)sa-d300-m2-fasttext.model.trainables.syn1neg.npy
3)sa-d300-m2-fasttext.model.trainables.vectors_ngrams_lockf.npy
(4)sa-d300-m2-Quicktext.model.wv.vectors.npy
5)sa-d300-m2-fasttext.model.wv.vectors_ngrams.npy
6)sa-d300-m2-fasttext.mod
浏览 1提问于2020-08-28得票数 1
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我刚刚训练了我的快速文本模型，我试图使用pins、 和vetiver 来控制版本。
但是，要做到这一点，我需要选择快速文本对象/模型。那就是我一直在挣扎的地方。
PS:当我将快速文本模型保存到磁盘时，它将保存为.bin或二进制文件。下面是使用pins时代码的外观
import pins
import fasttext
board = pins.board_temp(allow_pickle_read = True)
board.pin_write(ft_model, "ft_model", type="joblib") #ft_model is a fastt
浏览 9提问于2022-08-16得票数 1
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我使用Fasttext对有毒评论进行分类( Kaggle竞赛)。为了训练我的模型，我运行以下命令 fasttext supervised -input model_train.train -output model_tune -autotune-validation model_train.valid -autotune-modelsize 100M -autotune-duration 1200 它训练一个分类模型，并在保证模型大小小于100M的同时进行参数调整。有没有用-autotune-validation训练监督模型的python包装器？我知道有用于predict和train方法的p
浏览 46提问于2019-12-23得票数 0
我有一个Word2Vec模型，它是在一个巨大的语料库上训练的。当我在神经网络应用中使用这个模型时，我遇到了相当多的“词汇外”单词。现在，我需要为这些“词汇之外”的单词找到嵌入词。所以我搜索了一下，发现Facebook最近发布了一个FastText库。现在，我的问题是如何将现有的word2vec模型或Keyedvectors转换为FastText模型？
浏览 4提问于2017-12-29得票数 3
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2回答
我使用gensim包以这样的方式加载模型：
from gensim.models import FastText
model = FastText.load_fasttext_format('wiki-news-300d-1M-subword.bin')
如前所述，这里。
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe6 in position 57: unexpected end of data
.bin文件是从这个来源下载的。
如何正确加载模型？
浏览 0提问于2019-01-28得票数 1
我正在尝试加载一个FastText预培训模型，该模型具有.bin文件的形式。.bin文件的大小是2.8GB，我有8GBRAM和8GB交换文件。不幸的是，该模型开始加载，占用了几乎15 it，然后由于以下错误而中断：
Process finished with exit code 137 (interrupted by signal 9: SIGKILL)
通过观察系统监视器，我可以看到内存和交换空间都被占用了，所以我认为它坏了，因为它内存不足。
我试图使用Gensim包装器为FastText加载该文件
from gensim.models.wrappers import FastText m
浏览 3提问于2019-10-16得票数 2
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1回答
我正在尝试加载一个经过训练的快速文本模型使用gensim。该模型已根据一些数据进行了培训。早些时候，我使用了model.save()并扩展了.bin，以便以后使用它。在训练过程中，使用model.save以.bin格式保存模型，分别生成3个文件。它们是：
1) .bin
2) bin.trainable vectors_ngrams_lockf
3) bin.wv.vectors_ngrams
现在，我无法加载经过训练的二进制文件(.bin)。
但我不明白为什么我会得到一个错误名为：
NotImplementedError(“不支持受监督的fastText模型”) NotImplemente
浏览 4提问于2020-03-14得票数 2
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2回答
我用的是预先训练过的模型：
import fasttext.util
fasttext.util.download_model('en', if_exists='ignore') # English
ft = fasttext.load_model('cc.en.300.bin')
在哪里可以找到用于训练模型的超参数值的详尽列表？列出了默认值，这与使用的值不同:例如，单词向量的维数是300，而不是100 (引用没有列出它们的全部)。
浏览 4提问于2021-06-03得票数 0
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我正在使用FastText.load_fasttext_format()在谷歌Colab中加载fastText官方日语训练模型(300dim)。这是我的代码。 model_path = "/content/drive/MyDrive/IDR/rakuten/wikipedia_fastText/cc.ja.300.bin"
model = FastText.load_fasttext_format(model_path) 这是编码错误。 ----------------------------------------------------------------------
浏览 62提问于2021-09-30得票数 0
1回答
词缀:将监督模型转换为无监督模型
、、、、
我想加载一个预先培训的装饰，使我自己的非监督FastText模型无效，并使用我的数据集进行再培训。
我已经用gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('model.txt')加载了经过训练的装饰文件。但是当我尝试：FastText.load_fasttext_format('model.txt')，我得到：NotImplementedError: Supervised fastText models are not supported。
有没有办法将受监督的KeyedVectors转换为无监督的FastTex
浏览 2提问于2021-07-21得票数 0
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我正在尝试使用FastText Python API ，尽管据我所知，该API不能像中建议的那样在中加载更新的.bin模型文件
我已经尝试了在这个问题上提出的所有建议，而且没有英文版的.bin，否则问题就会解决。有没有人知道解决这个问题的办法？
浏览 56提问于2017-08-29得票数 9
我致力于自然语言处理问题，并尝试用词嵌入的方法进行文本分类。我正在用fasttext的train_supervised训练我的模型，但是对于这个函数，有没有什么理想的或最好的参数值，你可以告诉我，我也在使用Kfold和一些值，我如何在这个问题中找到最佳的K-折叠数？ 我的解决方案是使用快速文本的自动调谐功能来为模型找到最佳的参数值来训练，但是有什么可能的建议给我吗？下图显示了我在模型中的最佳参数。最后，我使用fasttext的预训练单词向量模型进行训练。 ?
浏览 87提问于2021-11-02得票数 0
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我正在尝试使用预训练的维基模型来比较Glove，Fasttext，Bert，Elmo在两个单词之间的相似度。Glove和Fasttext有预训练的模型，可以很容易地与python中的gensim word2vec一起使用。Elmo和Bert有这样的模型吗？
浏览 74提问于2019-09-15得票数 1
我需要在400 on的语料库上训练一个fastText模型。因为我没有400 As内存的机器，所以我想知道fastText实现(例如，遵循本教程的https://fasttext.cc/docs/en/unsupervised-tutorial.html )是否支持比内存更大的语料库，以及我会有哪些内存需求。
浏览 13提问于2021-07-21得票数 0
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我正在使用fastText获取相似的单词。我已经训练了我的模型，但当我使用model.most_simlar时出现错误。
下面是我的代码：
from pprint import pprint
import gensim
from gensim.models import FastText
pprint(test_model.most_similar('room', topn=10))
这就是错误。
AttributeError: '_FastText' object has no attribute 'most_similar'
--------
浏览 14提问于2021-09-27得票数 0
2回答
我下载了一个.bin FastText模型，并将其与gensim一起使用，如下所示：
model = FastText.load_fasttext_format("cc.fr.300.bin")
我想继续培训的模式，以适应我的领域。在检查了和之后，似乎是，而不是，使用这个人提出的 (尚未合并)是可行的。
我是不是遗漏了什么？
浏览 0提问于2018-08-29得票数 8
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我有一个具有多个目标的makefile，其前缀相同，如下所示：
STR_COMPRESS_SRCS:=string_compress.cpp
UTEST_UTIL_SRCS:=string_parser.cpp
UTEST_COM_SRCS:=utest_main.cpp \
$(UTEST_UTIL_SRCS) \
$(STR_COMPRESS_SRCS)
UTEST_COM_OBJS=$(UTEST_COM_SRCS:.cpp=.o)
UTEST_FLAGS=-DUNIT_TEST -DGTEST_USE_OWN_TR1_
浏览 3提问于2017-07-15得票数 1
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1回答
我目前正在使用来自某个领域的文档和来自Gensim的无监督训练方法来训练Gensim FastText模型。 在这个单词表示的训练之后，我想训练一组测试行，并最终测试模型，并返回一个精度和召回值，就像在facebook中通过train_supervised + sentence+label实现fastText一样。GenSims实施是否支持有监督的培训和测试？我不能让它工作/找到所需的方法。 任何帮助都是非常感谢的。
浏览 39提问于2020-04-24得票数 1
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我试图将gensim创建的快速文本模型导出到二进制文件中。但是医生们还不清楚如何做到这一点。我到目前为止所做的事：
model.wv.save_word2vec_format('model.bin')
但这似乎不是最好的解决办法。之后，当我想使用以下方法加载模型时：
fasttext.load_facebook_model('model.bin')
我进入了一个无限循环。在加载由fasttext.model函数创建的model.save('fasttext.model)时，将在大约30秒内完成。
浏览 2提问于2019-11-15得票数 4
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我无法在数据流中加载快速文本模型。我将模型存储在一个桶中，路径是
gs://fasttext_models/model1.bin
以下是我打电话的方式：
model_1= fasttext.load_model('gs://fasttext_models/model1.bin')
我得到以下错误：
ValueError: gs:///Model1.bin不能用于加载！
PS：
当我在本地加载快速文本时，我经常会得到相同的错误。但是添加绝对路径解决了这个问题。我不知道如何在GCP中解决这个问题。
浏览 4提问于2021-08-12得票数 0
1回答
我目前正在从事fastText无优势的学习。我想澄清fastText文档中的上下文窗口。
在用于训练模型的python fasttext的快速文本库的描述中，有不同的参数，其中一个参数是，
ws:上下文窗口的大小
我的输入文件包含有2-3标记的行。
例如，
高级数据库AdministratorSenior programmerNetwork administratorHead程序员(大型机)
默认窗口大小5。在上面的示例中，我有一些行的令牌计数小于窗口大小。如果窗口大小大于文档长度，会发生什么情况？
浏览 2提问于2021-07-14得票数 1
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我在FastText模型中的"most_similar“调用遇到了问题，根据我的理解，Fasttext应该能够获得不在词汇表中的单词的结果，但我得到了一个”不在词汇表中“的错误，即使在保存和加载之前，调用是完全正常的。
这是来自juypter的代码。
import gensim as gensim
model = gensim.models.FastText(my_sentences, size=100, window=5, min_count=3, workers=4, sg=1)
model.wv.most_similar(positive=['iPhone 6'
浏览 0提问于2018-04-18得票数 2
2回答
我有一个关于快速文本()的问题。我想下载一个预先训练过的模型，并使用它从文本中检索单词向量。
下载了预训练的模型()后，我解压缩它并得到了一个.vec文件。如何将这个导入到快速文本中？
我试图按以下方式使用上述函数：
import fasttext
import io
def load_vectors(fname):
fin = io.open(fname, 'r', encoding='utf-8', newline='\n', errors='ignore')
n, d = map(int, fin.read
浏览 0提问于2021-04-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我不能使用以下命令更新我的gensim fasttext模型的训练: model.build_vocab
我认为关键是"AttributeError：'FastText‘对象没有’syn1neg‘属性“
请给我一些建议。非常感谢
加载预先训练的模型，而不是预先训练的向量，以确保我可以训练模型
print(‘加载快速文本预训练模型') pretrained_model=FastText_gensim.load(pretrained_model_file)
加载我想要更新的文章的标记，并将标记转换为列表列表
sent=token_df'token'.valu
浏览 2提问于2019-09-02得票数 1
2回答
我正在尝试将我的模型与fasttext unsupervised.py 对齐。我用fasttext训练我的模型，我得到了二进制文件model.bin。当我使用unsupervised.py时，我会得到
error: ValueError: model.bin has wrong file format
怎么啦？我必须有一个.vec文件吗？怎么弄到？
浏览 2提问于2021-05-24得票数 0
回答已采纳
我有一个预先训练过的快速文本模型，我已经将它加载到我的笔记本中，并希望它适合我的自由形式文本来训练一个ML分类器。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from gensim.models import FastText
import pickle
import numpy as np
from numpy.linalg import norm
from gensim.utils import tokenize
model_2 = FastText.load(model_path +
浏览 8提问于2022-04-01得票数 0
1回答
在使用Gensim创建了一个FastText模型之后，我想加载它，但是遇到了似乎与回调相关的错误。
用于创建模型的代码是
TRAIN_EPOCHS = 30
WINDOW = 5
MIN_COUNT = 50
DIMS = 256
vocab_model = gensim.models.FastText(sentences=model_input,
size=DIMS,
window=WINDOW,
浏览 2提问于2019-10-04得票数 1
回答已采纳
我正在研究各种语义相似方法，如word2vec、word移动距离(WMD)和fastText。就语义相似性而言，fastText并不比Word2Vec更好。大规模毁灭性武器和Word2Vec几乎有相似的结果。
我在想，在语义准确性方面，是否有比Word2Vec模型更好的替代方案？
My use case:为两个句子查找单词嵌入，然后使用余弦相似度来查找它们的相似性。
浏览 1提问于2017-08-08得票数 2
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我正在学习qtsql，但在qtsql::query.exec()中遇到了这个qtstring。
我以前从未在C++中看到过这个字符串。
有人能解释一下为什么会有很多引文吗？怎么看这个？这是一串还是五弦？如果有五个字符串，为什么中间没有像逗号这样的分隔符？此外，query.exec还期待着康斯特& QTstring的到来。因此，如果这是一个字符串，是否与"create (id整型主键，姓氏varchar(20)，姓氏varchar(30)，年龄整数)“相同？
ret = query.exec("create table person "
浏览 2提问于2011-11-19得票数 0
1回答
我的目标是创建文本生成器，它将生成基于我提供给它的学习集的非英语文本。
我目前正处于弄清楚模型实际应该是什么样子的阶段。我正在尝试在我的网络中实现快速文本预训练模型作为嵌入层。但由于这一点，我有一些问题。
1)如何正确准备fasttext模型？我是应该为我需要的语言下载矢量，并将它们包含在项目中，还是必须首先使用skipgram或cbow或其他方式构建它？
2)如何将Keras Embedding()与fasttext模型进行交换？
现在我有了类似这样的东西：
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocabulary_size, s
浏览 11提问于2020-05-18得票数 2
我无法运行文档中所示的FastText量化。具体地说，如小抄页面底部所示：
当我尝试在我的训练模型“model.bin”上运行量化时：
./fasttext quantize -output model
将以下错误输出到shell：
Empty input or output path.
我已经用最新代码(2018年9月14日)和旧代码(2018年6月21日)的构建重现了这个问题。由于记录的命令语法不起作用，我尝试添加一个输入参数：
./fasttext quantize -input [file] -output model
其中file是我的训练数据或训练过的模型。不幸的是，两次尝试都导
浏览 1提问于2018-09-20得票数 9
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