FastText 是一个用于自然语言处理（NLP）任务的开源库，由Facebook Research 开发

最新推荐文章于 2025-07-23 11:31:27 发布

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文章标签：自然语言处理人工智能 Python

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本文介绍了FastText，一个由Facebook Research开发的开源库，用于自然语言处理任务。它提供了文本分类和词向量表示的工具。详细讲解了在Python中使用FastText进行文本分类和词向量训练的步骤，包括安装库、准备数据、训练模型以及使用模型进行预测。

FastText 是一个用于自然语言处理（NLP）任务的开源库，由Facebook Research 开发。它提供了用于文本分类和词向量表示的高效工具。在 Python 中使用 FastText，我们可以轻松地进行文本分类和词向量训练，以及使用已预训练的模型进行文本处理任务。

下面我们将详细介绍 FastText 在 Python 中的使用，包括文本分类和词向量训练。

FastText 提供了一个简单而高效的方法来进行文本分类。我们可以通过以下步骤来完成文本分类任务：

首先，我们需要安装 FastText 库。在命令行中执行以下命令：

pip install fasttext

在进行文本分类之前，我们需要准备用于训练和测试的数据。数据应该是一个文本文件，每一行包含一个文本示例及其对应的标签。例如，我们可以创建一个名为 train.txt 的文件，包含以下内容：

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在准备好数据后，我们可以使用 FastText 训练一个文本分类模型。下面的代码演示了如何使用 FastText 进行训练：

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