fasttext 예제

FastText는 단어 벡터 a.k.a word2vec 벡터 표현을 찾을 수 있는 가장 작은 단위로 모든 단어를 처리 하지만 FastText 문자의 n 그램에 의해 형성 될 단어를 가정 하는 의미에서 다릅니다., 예를 들어, 햇볕이 잘 드는 [태양, sunn ,햇볕이 잘 드는], [햇볕이 잘 드는, unny, nny] 등, n은 단어의 길이에 1에서 범위 수 있습니다. fastText에 의해 단어의이 새로운 표현word2vec 또는 장갑을 통해 다음과 같은 이점을 제공 합니다. `unigram`은 일반적으로 모델에 대한 입력으로 사용되는 단일 분할 단위 또는 토큰을 나타냅니다. 예를 들어 유니그램은 모델에 따라 단어 나 문자가 될 수 있습니다. fastText에서, 우리는 단어 수준에서 작동하고 따라서 unigrams는 단어입니다. 예를 들어, 요리에 대한 스택교환 질문을 냄비, 그릇 또는 베이킹과 같은 여러 태그 중 하나로 자동 분류하는 분류기구축을 합니다. 비유 기능은 매개 변수 비유에 의해 제공됩니다. 예제의 도움으로 이것을 보자. 이것은 nn 기능을 통해 달성 될 수있다.

예를 들어, 우리는 다음과 같은 명령을 실행하여 단어의 10 가장 가까운 이웃을 쿼리 할 수 있습니다 : 각 예제가 볼 수있는 횟수 (또한 epoch의 수라고도 함), -epoch 옵션을 사용하여 증가 할 수있다 : 위의 결과는 가장 유사한 wor에 반환됩니다 DS는 행복합니다. 흥미롭게도 이 기능은 맞춤법을 수정하는 데 에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 잘못된 맞춤법을 입력하면 학습 파일에서 발생한 경우 단어의 올바른 철자가 표시됩니다. 다음은 다양한 장소에서 제공 된 예제 (예 : 여기)에 따라 fastText를 배우고 시도하는 것입니다. Fasttext 텍스트 분류에 대한 좋은 통찰력을 제공하는 아주 좋은 기사는 텍스트를 다른 범주로 똑똑하게 분류하는 데 사용되는 기본 기계 학습 기술입니다. 텍스트 분류에는 많은 사용 사례가 있습니다. 스팸 필터링, 감정 분석, 제품 리뷰 분류, 고객이 검색하거나 검색하는 내용에 따라 고객 의 브라우징 행동을 유도하고 고객이 온라인 등을 수행하는 작업을 기반으로 마케팅을 타겟팅합니다. 이 예제에서는 감독된 텍스트 분류를 사용합니다. 그것은 “훈련”과 “검증”원칙의 원칙에 작동합니다. 레이블이 지정된 데이터를 작업할 기계 학습 알고리즘에 입력합니다.

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