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 年发布时，是当时最先进的词嵌入模型之一。 它具有轻量、速度快等优点，因此被广泛用于各种自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析、机器翻译等。 然而…
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： 书籍：[0.3, 0.6, 0.1, 0.8, 0.2] 汽车：[0.8, 0.2, 0.5, 0.4, 0.6] 花园：[0.5, 0.7, 0.9, 0.3, 0.4] 猫咪：[0.2, 0.9, 0.6, 0.…
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用的语义表示，从而在具有限制的数据情况下提高模型的性能。 1. 模型介绍 FastText 官网发布了四类的预训练词向量模型。 Doc：ht…
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个或多个类别中。 文本分类在许多现实世界的应用中都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面： 情感分析：将文本数据分类为积极、消极或中性等情感…
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，无需从头开始训练模型，省去了大量数据收集和训练模型的时间。预训练的分类模型，有两种格式： .bin 格式：这是 FastText 默认的二进…
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