Python深度學(xué)習(xí)之FastText實(shí)現(xiàn)文本分類詳解

更新時(shí)間：2022年09月21日 10:45:25 作者：小魚干兒?

FastText是一種典型的深度學(xué)習(xí)詞向量的表示方法，它非常簡單通過Embedding層將單詞映射到稠密空間，然后將句子中所有的單詞在Embedding空間中進(jìn)行平均，進(jìn)而完成分類操作

FastText是一個(gè)三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層、隱含層和輸出層。

FastText的優(yōu)點(diǎn)：

使用淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了word2vec以及文本分類功能，效果與深層網(wǎng)絡(luò)差不多，節(jié)約資源，且有百倍的速度提升

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別：

與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)不同，深度學(xué)習(xí)既提供特征提取功能，也可以完成分類的功能。機(jī)器學(xué)習(xí)需要再根據(jù)提取到的特征再進(jìn)行分類。

安裝FastText

使用pip安裝

pip install fasttext

因?yàn)镕astText依賴C++的環(huán)境，安裝的時(shí)候可能會(huì)報(bào)錯(cuò)，有的是C++ 11

有的是C++14看報(bào)錯(cuò)里面缺少那個(gè)版本的C++環(huán)境就安裝那個(gè)版本的環(huán)境就可以了

使用FastText進(jìn)行文本分類的一般步驟

數(shù)據(jù)格式的要求：

__label__標(biāo)簽文本內(nèi)容或文本內(nèi)容 __label__標(biāo)簽
__label__標(biāo)簽\t文本內(nèi)容或文本內(nèi)容\t__label__標(biāo)簽
文本內(nèi)容和標(biāo)簽之間用\t或空格都可以
目前這幾種形式都支持

數(shù)據(jù)預(yù)處理：

將原數(shù)據(jù)處理為數(shù)據(jù)要求的格式，分詞以后詞于詞之間用空格連接

這個(gè)根據(jù)自己數(shù)據(jù)的情況自己進(jìn)行處理

訓(xùn)練模型

import fasttext
model = fasttext.train_supervised('train.csv', lr=1.0, wordNgrams=2, verbose=2, minCount=1, epoch=25, loss="hs")     # 訓(xùn)練模型
# train.csv 文件路徑，也可以是txt文件，里面的參數(shù)根據(jù)需要調(diào)
"""
  訓(xùn)練一個(gè)監(jiān)督模型, 返回一個(gè)模型對象
  input:           訓(xùn)練數(shù)據(jù)文件路徑
  lr:              學(xué)習(xí)率
  dim:             向量維度
  ws:              cbow模型時(shí)使用
  epoch:           次數(shù)
  minCount:        詞頻閾值, 小于該值在初始化時(shí)會(huì)過濾掉
  minCountLabel:   類別閾值，類別小于該值初始化時(shí)會(huì)過濾掉
  minn:            構(gòu)造subword時(shí)最小char個(gè)數(shù)
  maxn:            構(gòu)造subword時(shí)最大char個(gè)數(shù)
  neg:             負(fù)采樣
  wordNgrams:      n-gram個(gè)數(shù)
  loss:            損失函數(shù)類型, softmax, ns: 負(fù)采樣, hs: 分層softmax
  bucket:          詞擴(kuò)充大小, [A, B]: A語料中包含的詞向量, B不在語料中的詞向量
  thread:          線程個(gè)數(shù), 每個(gè)線程處理輸入數(shù)據(jù)的一段, 0號(hào)線程負(fù)責(zé)loss輸出
  lrUpdateRate:    學(xué)習(xí)率更新
  t:               負(fù)采樣閾值
  label:           類別前綴
  verbose:         ??
  pretrainedVectors: 預(yù)訓(xùn)練的詞向量文件路徑, 如果word出現(xiàn)在文件夾中初始化不再隨機(jī)
  model object
  """

預(yù)測數(shù)據(jù)

使用predict預(yù)測數(shù)據(jù)，預(yù)測一段文本屬于的類別

model.predict(x)  # x文本內(nèi)容 返回的數(shù)據(jù)格式(('__label__4',), array([0.99441689]))
# 可能性最大的標(biāo)簽和準(zhǔn)確率

使用test驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確率，傳入的是一個(gè)文件，文件的格式和訓(xùn)練集一樣

返回一個(gè)元組(樣本數(shù)，精確率，找回率)

模型的保存

model.save_model("model_cooking.bin") # 文件路徑

模型讀取

fasttext.load_model("model_cooking.bin") # 讀取模型

模型的優(yōu)化

直接使用默認(rèn)參數(shù)去訓(xùn)練模型一般都得不到特別好的結(jié)果，可以通過一些手段來優(yōu)化模型。第一種可以采取的手段是去掉語料庫當(dāng)中的停止詞，對于英文的語料庫來說，還可以把所有的大寫字母都轉(zhuǎn)化成小寫字母。另一種可以采取的手段是調(diào)整超參數(shù)，比如說修改學(xué)習(xí)速率、修改epoch等，大家可以參照著fastTest的文檔去進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，fastText的文檔中介紹了一種更加方便的自動(dòng)調(diào)參方法，只要我們同時(shí)提供訓(xùn)練集和測試集就可以了，帶來的精確度提升還是非常顯著的：

model = fasttext.train_supervised(input='train.csv', autotuneValidationFile='test.csv', autotuneDuration=600) 
"""
autotuneValidationFile='test.csv',   測試集數(shù)據(jù)集
autotuneDuration=600                 時(shí)間限制，單位為秒，默認(rèn)為5分鐘
"""
# 如果想查看對應(yīng)的參數(shù)，可以使用
對象.屬性的方式進(jìn)行查看

舉例：

使用FastText進(jìn)行文本分類的基本操作就是這些內(nèi)容，關(guān)于深層次的學(xué)習(xí)大家可以參考

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到此這篇關(guān)于Python深度學(xué)習(xí)之FastText實(shí)現(xiàn)文本分類詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python FastText內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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