FaceBook開源的詞向量計算框架
fasttext是個好東西,是由facebook在2016年推出的一個訓練詞向量的模型。相比於之前Google的word2vec,fasttext可以解決out of vocabulary的問題。fasttext還能夠用於有監督的文字分類。更讚的是,facebook提供了200多種語言的預訓練模型和詞向量。
具體操作可以使用pyfasttext模組實現。
程式碼如下:
1 from pyfasttext import FastText 2 # 加載出現的模型 3 model = FastText('./ch_data.bin') 4 #詞表示學習 5 model.skipgram(input='data.txt', output='model', epoch=100, lr=0.7) 6 # model.cbow(input='data.txt', output='model', epoch=100, lr=0.7) 7 # 詞向量 8 model['dog']
輸出:
array('f', [-1.308749794960022, -1.8326224088668823, ...])
之後根據你的需要,將詞向量用在什麼地方由自己決定。
注意:pyfasttext,執行在linux和mac系統上
fasttext,執行在windows上
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