fastText文本分类

facebook参考地址

https://github.com/facebookresearch/fastText

fastText安装包

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#fasttext

使用tar文件安装比较麻烦，建议使用whl安装

pip install fasttext‑0.9.2‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl

开发文档

# python开发文档
https://fasttext.cc/docs/en/python-module.html

# js开发文档
https://fasttext.cc/docs/en/webassembly-module.html

import fasttext
# 消除警告
# Warning : `load_model` does not return WordVectorModel or SupervisedModel any more, but a `FastText` object which is very similar
fasttext.FastText.eprint = lambda x: None

# 分类模型名称
classifier_model_name = "model_classify.bin"


# 训练模型
def train_model():
    # 参数标准的取值范围： lr =[0.1, 1.0], epoch=[5-50], wordNgrams=[1-5]
    # loss参数
    # 实现多标签分类时，loss=ova，ova表示one-vs-all
    # 当数据量比较大时，loss=hs，hs表示hierarchical softmax
    model = fasttext.train_supervised("train.txt", lr=0.1, epoch=25, wordNgrams=4, loss='softmax', label_prefix='__label__')
    # 保存模型
    model.save_model(classifier_model_name)


# 测试模型
def test_model():
    # 加载模型
    classifier = fasttext.load_model(classifier_model_name)
    # 测试数据
    res_test = classifier.test("test.txt")
    print("数据量:", res_test[0])
    print("准确率:", res_test[1])
    print("召回率:", res_test[2])

    predict_file = open('predict.txt', 'w', encoding='utf-8')
    with open('test.txt', encoding='utf-8') as fp:
        # 每行数据的格式：标签+文本，标签由’__label__‘+类别组成
        for line in fp.readlines():
            line = line.strip()
            # 预测结果， 原始数据
            predict_file.write(classifier.predict(line)[0][0] + ',t' + line + 'n')
    predict_file.close()


# 预测模型
def predict_text():
    classifier = fasttext.load_model(classifier_model_name)
    # text是预测的文本列表， k表示输出标签的数量，-1表示全部输出
    res_predict = classifier.predict(text=["新冠肺炎", "智能发展"], k=-1)
    print("概率列表：", res_predict)

    # text是预测的文本，默认返回相似度最大的标签和概率
    res_predict = classifier.predict(text="疫情")
    print("概率：", res_predict)


if __name__ == '__main__':
    train_model()
    test_model()
    predict_text()

训练样本

__label__0 智能科学发展，人工智能科学
__label__1 新冠肺炎疫情
__label__0 深度学习技术，机器学习技术
__label__1 疫情得到有效控制

测试样本

__label__0 中国在人工智能领域得到了一定的发展
__label__1 中国有效控制了疫情