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什么是 fastText

fastText 是一个 Facebook 开源的文本分类工具，它利用词向量(word vectors)的方法训练词汇，通过类别标签(class labels)对大量文本进行分类。相对于传统模型，fastText 有更快的训练速度和更高的准确率。

安装 fastText

安装 fastText 可以通过官方的 GitHub 页面进行下载：

git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git
cd fastText
pip install .

对文本进行分类

首先，需要准备用于分类的文本数据和对应的类别标签。然后，使用 fastText 进行训练。

下面是一个示例：

import fasttext

# 构建并训练分类器
classifier = fasttext.train_supervised('train.txt')

# 对测试数据进行预测
results = classifier.test('test.txt')

# 输出分类器性能指标和准确率
print(results.precision)
print(results.recall)
print(results.nexamples)

# 输出测试数据的标签和预测结果
with open('test.txt', 'r') as f:
    test_data = [line.strip().split('\t') for line in f.readlines()]
for i in range(len(test_data)):
    true_label = test_data[i][0]
    predicted_label = classifier.predict(test_data[i][1])
    print('True Label: {}, Predicted Label: {}'.format(true_label, predicted_label))

这个示例中，文本数据分别以 train.txt 和 test.txt 存储，每一行以 ‘\t’ 分隔类别标签和文本内容。分类器以 train.txt 作为训练数据进行训练，然后进行预测，并输出了测试数据的标签和预测结果。

训练自己的词向量模型

fastText 还能用于训练自己的词向量模型。使用预训练的词向量有时不能满足特定数据集的需求，因此训练自己的词向量模型是十分必要的。

示例代码如下：

import fasttext

# 构建并训练词向量模型
model = fasttext.train_unsupervised('text_data.txt', model='skipgram')

# 获取单词向量
word_vector = model.get_word_vector('word')

# 保存词向量模型
model.save_model('model.bin')

这个示例中，text_data.txt 包含用于训练词向量模型的文本数据。skipgram 是训练词向量模型的算法之一，它通过上下文单词来生成中心单词的向量。get_word_vector 方法能获取给定单词的向量。最后，通过 save_model 方法保存训练好的模型。