Warning : `load_model` does not return WordVectorModel or SupervisedModel any more, but a `FastText`

原创 已于 2022-06-01 11:17:18 修改 · 1.9k 阅读 · 8 ·
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#深度学习 #自然语言处理 #人工智能

于 2022-06-01 10:31:04 首次发布
这篇博客介绍了如何解决fasttext库在v0.9.2版本中的错误打印问题。通过导入fasttext并覆盖FastText类的eprint方法为一个空函数，可以消除不必要的输出。

对于fasttext v0.9.2，这可以通过将下面的补丁添加到您的代码中来解决。

import fasttext

fasttext.FastText.eprint = lambda x: None
fasttext.train_supervised参数详解
08-12 453
fasttext.train_supervised函数允许用户通过一系列参数来定制训练过程，‌这些参数包括但不限于学习率（‌lr）‌、‌维度（‌dim）‌、‌周期次数（‌epoch）‌、‌词形（‌wordNgrams）‌、‌最小计数（‌minCount）‌等。‌
获取词向量的方法及训练词向量的理解
云计算、数据库、大数据、容器、微服务、深度学习、NLP、Python
05-23 4347
概述 在深度学习中，Embedding技术对于深度学习非常重要，甚至可以说是深度学习的“基本核心操作”。深度学习网络中作为Embedding层，完成从高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换。 使用One-hot编码对类别、Id型特征进行编码，导致样本特征向量极度稀疏，而深度学习的结构特点使其不利于稀疏特征向量的处理，因此几乎所有的深度学习都会由Embedding层负责将高维稀疏特征向量转换成稠密低维特征向量 常用的获取词向量的方法 利用网络embedding层训练词向量， FastText工具快速生
取消fasttext警告：`load_model` does not return WordVectorModel or SupervisedModel any more, but ......
qq_42533357的博客
03-20 777
这行代码的作用是将原本可能打印错误信息的eprint方法替换为一个“空操作”函数，从而达到抑制FastText库在运行过程中输出错误或调试信息的目的。在实际使用中，这样的做法可能会隐藏掉一些潜在的错误信息和警告，因此除非有特殊需求，一般不建议这样做。查了下GitHub上相同的问题，提到上面的fasttext的警告信息将会在下一个官方版本。加载训练好的文本分类模型，完成输入文本的分类预测任务。中被解决（大概率直接删除）。（截止目前是最新版本）导包时添加下面这行代码。
FastText 理解与使用
Mark_Australia的博客
07-29 1902
fasttext
FastText文本分类代码
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10-17 1453
import jieba import pandas as pd import random import fasttext cate_dic = {'technology':1, 'car':2, 'entertainment':3, 'military':4, 'sports':5} df_technology = pd.read_csv("./data/technology_news.csv", encoding='utf-8') df_technology = df_technology.dro
The PaddlePaddle-based training of the model for Chinese word vector
日进一步
04-26 1283
Background IntroductionThis article provides an introduction to the training of the model for Chinese word vector. Compared to the reference tutorial about Word2Vec in the PaddlePaddle official docume...
基于word2vec的文档向量模型的应用
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基于word2vec的文档向量模型的应用 word2vec的原理以及训练过程具体细节就不介绍了，推荐两篇文档：《word2vec parameter learning explained》、和《word2vec中的数学》。 在《word2vec中的数学》中谈到了训练语言模型的一些方法：比如n-gram和神经网络。在使用神经网络训练语言模型时得到的"副产物"，就是word2vec词向量。基...
TypeError: '_FastText' object is not callable
最新发布
12-28
model = FastText.load_fasttext_format(model_path) # 正确方式：直接访问 model 属性或方法 word_vector = model.wv['example_word'] ``` 如果确实需要对某些输入数据应用已训练好的 FastText 模型，则应该查找...
精选资源
fasttext-0.9.2-cp39-cp39-win_amd64.whl.zip
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h661975的博客
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