fastText 文本分类_fasttext文本分类

文本分类

  文本分类是许多应用程序的核心问题，如垃圾邮件检测，情绪分析或智能回复。 在本教程中，我们将介绍如何使用fastText工具构建文本分类器。

什么是文本分类？

  文本分类的目标是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别。 这些类别可以是评论分数，垃圾邮件vs. 非垃圾邮件或输入文档的语言。 如今，构建此类分类器的主要方法是机器学习，即从示例中学习分类规则。 为了构建这样的分类器，我们需要标记数据，其由文档及其对应的类别（或标签或标签）组成。

  作为一个例子，我们构建了一个分类器，它自动将StackExchange有关烹饪的问题分类为几个可能的标签之一，例如：pot、bowl 或者 baking

安装使用fastText

  本教程的第一步是安装和构建fastText。 它只需要一个c ++编译器，并且支持c ++ 11。

1. 运行环境
   Ubuntu 16.04 + 16G内存
2. 让我们从下载最新版本开始：

$ wget https://github.com/facebookresearch/fastText/archive/v0.2.0.zip
$ unzip v0.2.0.zip
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3. 下载并解压后如图所示：
   
4. 进入到fastText-0.2.0目录，并编译它，编译后结果如下：

$ cd fastText-0.2.0
$ make
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提示：data和pre_train_model目录是我后来新建的，正常情况下都是可以一次性安装成功的。

5. 不带任何参数运行二进制文件将打印高级文档，显示fastText支持的不同用例：
   
6. 在本教程中，我们主要使用监督，测试和预测子命令，这些子命令对应于学习（和使用）文本分类器。 有关fastText的其他功能的介绍，请参阅有关学习词向量的教程。
7. 数据获取和准备
   如引言中所述，我们需要标记数据来训练我们的监督分类器。 在本教程中，我们感兴趣的是构建一个分类器来自动识别有关烹饪的StackExchange问题的主题。 让我们从StackExchange的烹饪部分及其相关标签下载问题示例：

# 在当前目录新建一个data目录用于存放数据
$ mkdir data
$ cd data
$ wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/data/cooking.stackexchange.tar.gz && tar -xvzf cooking.stackexchange.tar.gz
$ head cooking.stackexchange.txt
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下载完成之后如下所示：


  文本文件的每一行都包含一个标签列表，后跟相应的文档。 所有标签都以__label__前缀开头，这就是fastText识别什么是标签或什么是单词的方式。 然后训练该模型以预测给定文档中的单词的标签。
  在训练我们的第一个分类器之前，我们需要将数据分成训练和验证。 我们将使用验证集来评估学习分类器对新数据的好坏程度。

我们的完整数据集包含15404个示例。 让我们将它分成12404个示例的训练集和3000个示例的验证集：

8. 构建我们的第一个分类器
   
   -input命令行选项指示包含训练示例的文件，而-output选项指示保存模型的位置。 在训练结束时，在当前目录中创建包含训练分类器的文件model_cooking.bin。
   通过运行命令，可以交互式地直接测试我们的分类器：
   
   该模型预测的标签是食品安全，这是不相关的。 不知何故，该模型似乎在简单的例子上失败了。 为了更好地了解其质量，我们通过运行以下方法对验证数据进行测试：
   
   可以看到目前的预测效果还比较差，接下来我把epoch和lr（学习率）稍作调整，结果如下：
   
   由于时间原因，还有些后续步骤没有实现，后期会慢慢补上。

参考文献

[1] https://fasttext.cc/docs/en/supervised-tutorial.html