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Facebook:FastText 理解和在query意圖識別的應用

最後想提下,FastText 中分類這塊其實一個簡單的線性分類器,他最大的優勢是快速訓練和預測,幾百萬的訓練資料幾分鐘就搞定了,十分適用於工業界場景。如果要說有什麼不足的話?  我覺得是不支援從已有訓練好的大規模詞向量模型進行fine-tune的機制。我覺得用已有更大規模的語料訓練好的詞向量模型fine-turn是有好處的,尤其如果分類任務的語料不夠大的情形。其實仔細想想,FastText 框架如果想修改成支援fine-turn也是很方便的,就是類似裡面“printVectors”函式,載入詞向量模型來初始化input矩陣。

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