使用Fasttext自动调整嵌入
FastText是一个用于文本分类和文本表示的开源库，由Facebook AI Research开发。它基于词袋模型和n-gram特征，并使用了层级Softmax和负采样等技术来提高效率和准确性。
FastText的主要优势包括：
- 快速训练和推理：FastText使用了高效的算法和数据结构，可以在大规模数据集上快速训练和进行推理。
- 能够处理稀疏数据：FastText可以处理包含大量稀疏特征的数据，例如文本数据中的词袋模型。
- 支持多语言：FastText支持多种语言，并且可以学习到每种语言的特定特征。
- 准确性较高：FastText在文本分类任务上具有较高的准确性，尤其在处理长尾类别时表现优秀。
FastText的应用场景包括但不限于：
- 文本分类：FastText可以用于对文本进行分类，例如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。
- 文本表示学习：FastText可以学习到文本的低维表示，可以用于文本相似度计算、信息检索等任务。
- 个性化推荐：FastText可以根据用户的文本描述和历史行为进行个性化推荐，例如电商平台的商品推荐。
腾讯云提供了一系列与FastText相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云AI开放平台：提供了文本分类、文本相似度计算等API接口，可以方便地使用FastText进行文本处理和分析。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/aiopen
- 腾讯云机器学习平台：提供了强大的机器学习工具和资源，可以用于训练和部署FastText模型。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ti-ml
- 腾讯云自然语言处理（NLP）服务：提供了文本分类、情感分析等功能，可以基于FastText进行开发和应用。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/nlp
总结：FastText是一个用于文本分类和文本表示的开源库，具有快速训练和推理、处理稀疏数据、支持多语言和准确性较高等优势。在文本分类、文本表示学习和个性化推荐等场景下有广泛应用。腾讯云提供了与FastText相关的产品和服务，方便用户进行文本处理和分析。
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1回答
我已经使用Fasttext - train.unsuperwised训练了单词嵌入。有没有办法自动调优这个超参数呢？文档为监督训练提供了自动调整，但我不确定如何为嵌入进行监督训练。
浏览 12提问于2020-09-06得票数 0
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-validationmodel_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
浏览 46提问于2019-12-23得票数 0
1回答
以下是该文件夹的内容：fasttext.model.trainables.syn1neg.npyfasttext.model.wv.vectors.npy
fasttext.model.wv.vectors_ngrams.npyfasttext</e
浏览 7提问于2021-03-10得票数 0
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：2)sa-d300-m2-fasttext.model.trainables.syn1neg.npy如果需要这些细节，sa -梵文d300 -嵌入维数<e
浏览 1提问于2020-08-28得票数 1
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我正在尝试在Infersent的帮助下嵌入一个句子，而Infersent使用fastText向量来嵌入单词。fastText向量文件接近5 GiB。当我们将fastText向量文件与代码存储库一起保存时，它会使存储库变得巨大，并使代码难以共享/部署(甚至创建docker容器)。有没有什么方法可以避免将向量文件与存储库一起保留，而是重复使用它来嵌入新句子？
浏览 13提问于2019-03-06得票数 1
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在这里，我想自动地将其分成以下几个子解释：
但是，我和其他孩子一起参加了一个夏令营。这里应该使用什么技巧？任何使用python或tensorflow模型的例子都将受到极大的赞赏。
浏览 0提问于2020-04-28得票数 0
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我正在对fasttext库中的分类模型使用te自动调整代码，但我找不到它提供给您的最终模型是仅在训练集上训练的，还是在训练集和验证集上都训练的。 例如，当您运行以下命令时： >> ./fasttext supervised -input cooking.train -output model_cooking -autotune-validation cooking.valid 它为您提供了仅在
浏览 23提问于2020-12-19得票数 0
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 gensimgensim.models.fasttext.utils.reduce_model(model, 1
浏览 3提问于2021-10-20得票数 0
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我想要达到的目标是找到一个很好的word_and_phrase嵌入模型：(1)对于我感兴趣的单词和短语，它们有嵌入。(2)我可以用嵌入来比较两种事物(可以是词或短语)之间的相似性。gensim.downloader as apimodel_glove_twitter = api.load("fasttext-wiki-news-subwords结果是相似的，总是有兴趣的短语没有嵌入。
浏览 4提问于2020-09-11得票数 3
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我已经从一个源代码集合中构建了嵌入。生成两个扩展名为embeddings.bin和embeddings.bin.wv.vectors_ngrams.npy的文件词汇：“”FastText“”对象没有属性“”AttributeError“”word_vectors = FastText.load("embeddings.bin"，mmap='r')
我用下面的代码创
浏览 3提问于2021-06-17得票数 0
1回答
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。2)如何将Keras Embedding()与fasttext模型进行交换？
浏览 11提问于2020-05-18得票数 2
我试图使用使用dask的并行化机制获得8000万个英语tweet的fastText语句嵌入，如下面的答案：所述import dask.dataframe as ddimport fasttextimport pandas as pd
print('starting langage: ' + 'en= 1)).compu
浏览 9提问于2020-04-25得票数 1
为此，我需要为OCRed输出使用word嵌入。我有几种不同的嵌入选项(谷歌的word2vec，斯坦福的，Facebook的FastText)，但我主要关心的是OOV单词，因为OCR输出会有很多拼写错误的单词。例如，我希望嵌入嵌入和Embdding (OCR遗漏了e)的输出应该有一定程度的相似性。我不太关心相关的上下文信息。
我选择了Facebook的FastText，因为它也给出了OOV单词的嵌入。我唯一关心的是嵌入的大小。F
浏览 2提问于2019-11-19得票数 4
1回答
我们可以使用以下命令在快速文本中训练监督模型 import fasttext
model = fasttext.train_supervised(input="cooking.train") 我的问题是，它如何表示特征(词包或tf/idf或词嵌入)，以及它使用什么算法进行文本分类？
浏览 26提问于2020-08-14得票数 0
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我对在FastText库中使用tf很感兴趣，但是找到了一种处理ngram的逻辑方法。我已经在SpaCy向量中使用了tf-以色列国防军，我已经找到了几个类似的例子：
“收听最新新闻摘要”将生成n个滑动窗口，如：
我很高兴.
浏览 3提问于2019-09-23得票数 7
我想在神经网络(Tensorflow)中使用Gensim (word2vec模型)训练的向量。有两种重量我可以用于这个目的。哪一种方法对神经网络的嵌入层有正确的排序(与model.wv.index2word和model.wv.vocab[X].index匹配)和权重？
浏览 5提问于2020-12-29得票数 1
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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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我正在尝试使用下面的代码创建一个快速文本单词嵌入。import fasttexttxt_path = path.join("/home/ccse/FastText_embeddings", "train.txt")在这里，train.txt包含一行--“祝
浏览 3提问于2019-11-24得票数 1
1回答
对于无监督文本聚类，关键是文本的init嵌入。BERT不能很好地嵌入init。如果我们不使用深度模型，是否有更好的方法来获得比手套文字更好的嵌入？
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
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