Bag of Tricks for Efficient Text Classification（FastText）

最新推荐文章于 2023-11-20 11:58:24 发布
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文章标签： 语言模型 fasttxt
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WitsMakeMen/article/details/133968101
本文介绍了使用embedding和mean-pooling技术进行文本转换，构建的用于快速文本分类的模型，通过隐向量处理后，利用softmax输出多类别决策，损失函数采用对数似然损失。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述
主要的有点就是快，用途就是用于文本分类，模型结构如上，主要是通过embedding将文本转换成向量，然后进行mean-pooling，然后输入到hidden隐向量中，通过softmax输出多分类，损失函数是对数似然损失函数（log-likelihood loss）.
在这里插入图片描述

Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)阅读笔记
Leokb24的博客
04-11 681
文章目录FastText模型结构Hierarchical softmaxN-gram features实验任务1 Sentiment analysis任务2 Tag prediction总结 FastText fastText的核心思想：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。这中间涉及到两个技巧：字符级n-gram特征的引入以及分层Softm...
论文阅读：《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》
04-25 3823
本文提出了一种简单而有效的文本分类和表示学习方法。我们的实验表明，我们的快速文本分类器fastText在准确性方面通常与深度学习分类器保持一致，并且在训练和评估中速度快很多。我们可以在不到10分钟的时间内使用标准的多核CPU对超过10亿个单词进行快速文本训练，并在不到一分钟的时间内对312K类中的50万个句子进行分类。建立良好的文本分类表示是许多应用程序的重要任务，如Web搜索，信息检索，排序和文档分类。最近，基于神经网络的模型在计算句子表示方面越来越受欢迎。
Bag of Tricks for Efficient Text Classification(FastText)
云淡风轻_的博客
07-30 993
文章目录摘要介绍FastText核心思想模型结构Hierarchical softmaxN-gram features实验任务一 sentiment analysis任务二 tag prediction总结 fasttext词向量优势 摘要 本文提出了一种简单有效的文本分类和表示学习方法。 实验表明fasttext在准确性方面与深度学习分类器保持一致，并且训练和评估的速度大大提高。可以在不到10分钟的时间内使用标准的多核CPU对超过10亿个单词进行快速文本训练，并在不到一分钟的时间内对312K类中的50万个
Bag of Tricks for Efficient Text Classification(Fasttext)
BUPT-WT的博客
10-28 578
Fasttext历史意义: 1、提出一种新的文本分类方法-Fasttext，能够快速进行文本分类，效果较好 2、提出一种新的使用子词的词向量训练方法，能够在一定程度上解决oov问题 3、将Fasttext开源使得工业界和学术界能够快速的使用Fasttext 深度学习文本分类模型: 优点：效果好，能达到非常好的效果，不用做特征工程，模型简洁 缺点：速度比较慢，无法在大规模的文本分类任务上应用 机器学习文本分类模型: 优点：速度一般都很快，模型都是线性分类器，比较简单；效果还可以，在..
[FastText in Text Classification]论文实现：Bag of Tricks for Efficient Text Classification
bigcrab的博客
11-20 163
其实现很简单，用subwords包含词内部信息，然后使用cbow模型，利用标签计算损失
【论文阅读】Bag of Tricks for Efficient Text Classification
GW_Krystal的博客
09-15 374
这篇论文探索了一个简单有效的文本分类的baseline。 实验表明快速文本分类器 fastText 与深度学习分类器在准确度方面等价，并且训练和评估过程要快。 他们能够用不到10分钟训练 fastText 在超过10亿个单词上，并且用不到1分钟分类50万的句子在312000个类别上。
Bag of Tricks for Efficient Text Classification论文阅读及实战
CurryCoder的个人博客
03-07 593
本文目录 一、Fasttext算法综述 二、原理介绍及优化策略 三、Fasttext算法实战(注：以下代码仅在Linux系统下使用！) 四、参考资料 本文目录(仅做浏览用，简书中的MarkDown暂时不支持页面内跳转) 一、Fasttext算法综述 Fasttext是Facebook AI Research2016年推出的文本分类和词训练工具，其源码已经托管在Github上。Fas...
【文本分类】Bag of Tricks for Efficient Text Classification
十一月廿七风雨大作
04-25 5371
·阅读摘要：   本文主要提出fastText模型。 ·参考文献：   [1] Bag of Tricks for Efficient Text Classification [0] 摘要   文章提出fastText模型，效果接近深度学习基线模型，但是速度非常快。 [1] 介绍   深度学习模型在实践中取得了非常好的性能，但它们在训练和测试时往往相对较慢，从而限制了它们在非常大的数据集上的使用。   线性分类器通常被认为是文本分类问题的强基线。如果使用得当，它们通常会有最先进的性能，从而应用到大语.
NLP paper精读（六）——Bag of Tricks for Efficient Text Classification
NLP翟
07-17 595
fastTextAbstractIntroductionModel architectureHierarchical softmaxN-gram featuresExperimentDiscussion and conclusion一点思考Reference Abstract 本文提出了一种简单高效的文本分类基线方法——fastText。实验表明效果与神经网络分类器相同的情况下，fastText的...
Bag of Tricks for Efficient Text Classification.pdf
04-06
我们的实验表明，我们的快速文本分类器fastText在准确性方面经常与深度学习分类器相提并论，其训练和评估速度要快多个数量级。 我们可以使用标准的多核CPU在不到十分钟的时间内训练10亿多个单词上的fastText，并在...
Fasttext (Bag of Tricks for Efficient Text Classification) 阅读笔记
nstarLDS的博客
03-02 577
论文原文 Bag of Tricks for Efficient Text Classification 论文信息 EACL2017 论文解读 Hytn Chen 更新时间 2020-02-23 文本分类相关方法 用作文本分类的卷积神经网络，有多个使用流程示意图如下 1维卷积 堆卷积（Goldberg Book） 延迟CNN（Kalchbrenner et al. ...
用 10 行代码实现边缘端的图像识别功能
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/2e7a8b16941c 用 10 行代码实现边缘端的图像识别功能（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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08-05
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小猿口算自动比大小，使用OCR图像识别，速度较慢
最新发布
08-05
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【数字图像处理】基于MATLAB的图像增强与滤波技术：灰度直方图均衡化、平滑及锐化方法综述
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内容概要：本文档详细介绍了数字图像处理技术，包括灰度直方图、图像平滑和图像锐化三大模块的内容。灰度直方图部分讲解了其定义、性质及直方图均衡化，并附带MATLAB代码实现和结果分析。图像平滑部分探讨了领域平均法、中值滤波和边界保持类滤波（如KNN算法），同样配有MATLAB代码和结果分析。图像锐化部分则涵盖了梯度锐化法、Roberts算子、Laplacian算子、Prewitt算子和Sobel算子的原理、实现代码及其结果分析。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉MATLAB语言，对数字图像处理有兴趣的学习者和研究人员。 使用场景及目标：①帮助学习者理解数字图像处理的基础概念和技术手段；②通过具体案例和MATLAB代码实现，掌握图像处理的具体操作方法；③培养解决实际图像处理问题的能力，如噪声去除、图像增强等。 阅读建议：此文档内容详尽，理论与实践相结合，建议读者在学习过程中边阅读边动手实践提供的MATLAB代码，并尝试调整参数以加深理解。此外，读者应结合自身需求关注不同算法的特点和应用场景，以便更好地应用于实际工作中。
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Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification
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In addition to using a bag of tricks, it is also important to establish a strong baseline for deep person re-identification. A strong baseline provides a foundation for future research and enables ...
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