前置要求：了解 Word2Vec 中的 Skip-Gram 和 CBOW 模型，以及负采样、层次 SoftMax 知识。 FastText 在 2016 年发布...
词向量就是将自然语言中的词使用数值向量表示，例如我们将每个词使用 5 维向量表示： 词向量可以是任意的维度，32、64、512、768、1024… ...
FastText 的预训练模型通常是使用大规模文本语料库进行训练得到的，因此可以捕获单词的语义和语法信息。这些预训练模型的优势在于它们可以为各种语言和领域提供通...
文本分类是一种自然语言处理（NLP）任务，旨在将文本数据分配到预定义的类别或标签中。在文本分类任务中，算法接收输入的文本数据，并根据其内容或语义特征将其分配到一...
FastText 提供了预训练的文本分类模型，它是在大规模文本数据上进行训练得到的，并且通常具有良好的泛化能力。这些预训练的分类模型可用于快速搭建文本分类系统，...
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