问题标签 [fasttext]

我从这里下载了一个 fasttext 词向量文件。

虽然我可以更改文件的权限和所有者，但我无法读取标志或内容。

以下是一些命令的结果：

1. 文件权限（ls -ltra wiki.es.vec）

   /li>

2. lsattr 的结果 (lsattr wiki.es.vec)

   /li>

3. 以 root 身份登录时 lsattr 的结果 (lsattr wiki.es.vec)

   /li>

4. chattr 也不起作用（chattr -i wiki.es.vec）

   /li>

我检查了符号链接，没有链接。我拥有我的机器的所有权利。问题仅在于大文件（大小 2.4 GB、6.6 GB），如果大小小于该大小，则没有问题。

我最近下载了英语的 fasttext 预训练模型。我有两个文件：

1. 维基.en.vec
2. wiki.en.bin

我不确定这两个文件有什么区别？

我有一个使用 FastText 的多标签分类任务。我必须为它计算混淆矩阵。我已经解决了计算单个标签的 CM 的问题。这是它的 Python 脚本：

这将输出类似

问题是在多标签任务的特定情况下，这无法正常工作，因为我正在计算准确性

当文件具有一列/标签时可以正常工作，但当 FastText 的预测输出是两列/标签文件时则不行。

我正在使用 Gensim 加载我的 fasttext.vec文件，如下所示。

但是，如果我需要加载.bin文件来执行诸如 , 等命令m.most_similar("dog")，m.wv.syn0我会感到困惑m.wv.vocab.keys()吗？如果是这样，该怎么做？

或者.bin文件对于执行这个余弦相似度匹配并不重要？

请帮我！

基于此 guithub 链接https://github.com/brightmart/text_classification，我想运行“ fasttext ”分类，但有些文件我找不到它们，所以我想在其上添加我的自定义数据集作为输入然后运行它。在 github 手册中没有添加我们自己的数据集作为输入的说明？

我该如何解决这个问题？

我正在按照本教程使用 Facebook Research FastText 库进行文本分类。我有 2 个标签，我正在执行分类（2 类）。测试文件上的预测输出显示了相同的精度和召回率。如何计算测试文件的每类精度和召回率？

当我./fasttext从终端运行时，它运行良好。但是当我尝试它时，subprocess.check_output('./fasttext')它给出的错误是。

错误

我与笔记本中的 fasttext 位于同一目录中。

我正在尝试计算两个二元组之间的语义相似度，我需要使用 fasttext 的预训练词向量来完成这项任务。

例如：

b-gram 是两个元素的 python 列表： [his, name]和[I, am]

它们是两个元组，我需要通过任何必要的方式计算这两个元组之间的相似性。

我希望有一个分数可以给我一个很好的相似度近似值。例如，如果有方法可以告诉我这与than[His, name]更相似。[I, am][An, apple]

现在我只使用了包含任何语义相似性的余弦相似度。

我正在研究一个文本分类问题，也就是说，给定一些文本，我需要为其分配某些给定的标签。

我尝试使用 Facebook 的快速文本库，它有两个我感兴趣的实用程序：

A) 带有预训练模型的词向量

B) 文本分类实用程序

但是，似乎这些是完全独立的工具，因为我找不到任何合并这两个实用程序的教程。

我想要的是能够通过利用 Word-Vectors 的预训练模型对一些文本进行分类。有没有办法做到这一点？

基于此 github 链接https://github.com/brightmart/text_classification/tree/master/a03_TextRNN当我使用 google_news_wor22vec.bin 和带有我的文档 + 标签的文本文件运行a03_TextRNN 时，我遇到了这些错误：

我该如何解决这个问题？