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NLP——新闻文本分类：TASK3 深度学习Fasttext

Fasttext是一种深度学习词向量的表示方法，它是一种三层神经网络，包含输入层，隐含层和输出层。
模型架构:fastText 模型输入一个词的序列（一段文本或者一句话)，输出这个词序列属于不同类别的概率。序列中的词和词组组成特征向量，特征向量通过线性变换映射到中间层，中间层再映射到标签。fastText 在预测标签时使用了非线性激活函数，但在中间层不使用非线性激活函数。

层次softmax:在某些文本分类任务中类别很多，计算线性分类器的复杂度高。为了改善运行时间，fastText 模型使用了层次 Softmax 技巧。层次 Softmax 技巧建立在哈夫曼编码的基础上，对标签进行编码，能够极大地缩小模型预测目标的数量。

N-gram 特征：fastText 可以用于文本分类和句子分类。不管是文本分类还是句子分类，我们常用的特征是词袋模型。但词袋模型不能考虑词之间的顺序，因此 fastText 还加入了 N-gram 特征。

##coding=utf-8
import pandas as pd
from sklearn.metrics import f1_score
import numpy
train_df=pd.read_csv(‘train_set.csv‘,encoding=‘gbk‘, sep=‘\t‘)
train_df[‘label_ft‘] = ‘__label__‘+train_df[‘label‘].astype(str)
train_df[[‘text‘,‘label_ft‘]].iloc[:-5000].to_csv(‘train.csv‘,index=None,header=None,sep=‘\t‘)

import fasttext.FastText as ff
model = ff.train_supervised(‘train.csv‘,lr=1.0,wordNgrams=2,verbose=2,minCount=1,epoch=25,loss=‘hs‘)

val_pred=[model.predict(x)[0][0].split(‘__‘)[-1] for x in train_df.iloc[-5000:][‘text‘]]
print(f1_score(train_df[‘label‘].values[-5000:].astype(str),val_pred,average=‘macro‘))

可得到结果

Read 177M words
Number of words:  6858
Number of labels: 14
Progress: 100.0% words/sec/thread:  647070 lr:  0.000000 avg.loss:  0.091541 ETA:   0h 0m 0s
0.913031467414968

NLP——天池新闻文本分类 Task4：fasttext深度学习

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dingdingdongs/p/13387876.html