fastText参数的含义

最新推荐文章于 2025-06-04 21:28:01 发布

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最新推荐文章于 2025-06-04 21:28:01 发布 · 5.9k 阅读

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本文详细解析了fastText无监督训练中的关键参数，包括模型选择（skip-gram和CBOW）、学习率（lr）、迭代次数（epoch）、向量维度（dim）、窗口大小（ws）、n-gram设置、损失函数（negtive sample和hs）以及词频阈值（minCount）等，帮助读者更好地理解和调整模型参数。

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以fastText中的无监督训练函数为例，详细介绍各个参数的含义：

from fastText import train_unsupervised
model = train_unsupervised(input, model='skipgram', lr=0.05, 
                            dim=100, ws=5, epoch=5, minCount=5, 
                            wordNgrams=1, loss='ns', bucket=2000000, 
                            thread=12, lrUpdateRate=100, t=0.0001, 
                            label='__label__', verbose=2, 
                            pretrainedVectors='')

1. model：首先是模型的选择，skip-gram 以及 CBOW。其中skip-gram是给定当前词汇预测上下文单词，而CBOW则是通过上下文预测当前单词。官方给的建议是 skip-gram