Gensim을 사용하여 단축키 .vec 파일을 다음과 같이로드합니다. m=load_word2vec_format(filename, binary=False)
그러나 나는 등 m.most_similar("dog"), m.wv.syn0, m.wv.vocab.keys() 같은 명령을 수행 할 수 .bin 파일을로드해야하는 경우 단지 혼란 스러워요? 그렇다면 어떻
, 내가 원하는 fasttext 분류 깊은 학습에 사용자 정의 데이터 집합을 추가하지만, 내가 그들을 그렇게 내가 내 사용자 정의 데이터 집합을 추가 할 찾을 수있는 몇 가지 파일이 있습니다 입력으로 그리고 그 후에 실행하십시오. github 매뉴얼에는 입력으로 우리 자신의 데이터 세트를 추가하는 지침이 없습니까? 이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까?
자습서 this 자습서를 따른 텍스트 분류에 Facebook Research FastText 라이브러리를 사용하고 있습니다. 나는 분류 (2-class)를 수행하고있는 2 개의 레이블을 가지고있다. 테스트 파일에 대한 예측 결과는 정확도와 리콜을 보여줍니다. 클래스 별 정밀도를 계산하고 테스트 파일을 불러올 수 있습니까?
터미널에서 ./fasttext을 실행하면 잘 실행됩니다. 하지만 subprocess.check_output('./fasttext')으로 시도하면 오류가 발생합니다. 오류 CalledProcessError
Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-a048dbef034f> in <module>(
gensim 라이브러리를 사용하여 wiki-fasttext 모델을로드하려면 이 여섯 분이 걸립니다. 모델을 캐시하는 방법을 알고 있지만 초기 모델 로딩 속도를 높이는 방법을 찾고 있습니다. 특정 API는 다음과 같습니다. en_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(os.path.join(root_dir, model_fi
두 bi-gram 사이의 의미 상 유사성을 계산하려고하는데이 작업을 수행하기 위해 fasttext의 사전 훈련 된 단어 벡터를 사용해야합니다. 예를 들어 : [his, name] 및 [I, am] 그들은 두 튜플이며 I는 모든 필요한 수단에 의해 두 튜플 사이의 유사도를 계산해야 ㄴ 그램 두 요소 파이썬리스트이다. 나는 유사성에 대한 좋은 근사를 줄 수있는
이 코드는 다음과 같다 : #!usr/bin/python 2.7
import sys
import jieba
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
import fasttext
lines=[line.strip() for line in open('./corpus_seg2.txt', 'r')]
print(l
감독 분류를 위해 paper on fasttext에서 저자는 몇 가지 매개 변수를 변경하여 다양한 숨겨진 단위 수량을 지정했습니다 (h는 페이지 3,4에있는 것임 - 표 1에서 "It has it 10 개의 숨겨진 유닛과 우리는 bigrams의 유무에 관계없이 그것을 평가합니다. ") 그러나 the documentation을 읽은 후에는 변경할"숨겨진 유닛
텍스트 분류를위한 fastText를 구현합니다. https://github.com/facebookresearch/fastText/blob/master/tutorials/supervised-learning.md 정확도가 @ 1인지 P5인지 궁금합니다. 나는 이진 분류를했다,하지만 난 다른 번호를 테스트, 나는 결과를 이해하지 않습니다 haos-mbp:fast