词向量源码解析：（6.2）fasttext源码解析之文本分类1

最新推荐文章于 2025-06-04 21:28:01 发布

Sailing_ZhaoZhe

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分类专栏：词向量

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011793737/article/details/78133433

本文档详细解析了fasttext用于文本分类的源码，通过预处理、数据集下载、训练和测试的过程，阐述了如何利用fasttext进行文本分类。涉及的预处理步骤包括文本转换为小写、特殊字符处理等，并使用`myshuf`和`normalize_text`函数对数据进行打乱和规范化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

我们这个系列是介绍词向量的，怎么这里突然介绍文本向量？实际上fasttext中文本向量就是词向量的平均，得到文本向量并进行分类的代码和word2vec中的CBOW非常像。我们先看一下classification-example.sh。这个脚本文件会对来自于dbpedia的文本进行分类。分类前要对文本进行预处理并且打乱。

myshuf() {
perl -MList::Util=shuffle -e 'print shuffle(<>);' "$@";
}

normalize_text() {
tr '[:upper:]' '[:lower:]' | sed -e 's/^/__label__/g' | \
sed -e "s/'/ ' /g" -e 's/"//g' -e 's/\./ \. /g' -e 's/<br \/>/ /g' \
-e 's/,/ , /g' -e 's/(/ ( /g' -e 's/)/ ) /g' -e 's/\!/ \! /g' \
-e 's/\?/ \? /g' -e 's/\;/ /g' -e 's/\:/ /g' | tr -s " " | myshuf
}

然后就是下载数据集，normalize数据集，normalize_text()包括了myshuf。训练集是dbpedia.train，测试集是dbpedia.test

RESULTDIR=result
DATADIR=data

mkdir -p "${RESULTDIR}"
mkdir -p "${DATADIR}"

if [ ! -f "${DATADIR}/dbpedia.train" ]
then
wget -c "https://github.com/le-scientifique/tor