FastText
FastText és un marc de representació de paraules i classificació de text desenvolupat per Facebook AI Research (Joulin, Bojanowski, Grave, i Mikolov, 2016–2017) que representa cada paraula com la suma dels seus vectors de n-grames de caràcters, cosa que li permet construir representacions significatives per a paraules no vistes i morfològicament riques, i realitzar classificacions de text gairebé de darrera generació a velocitats ordres de magnitud superiors a les alternatives de xarxes neuronals profundes.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Joulin, A., Grave, E., Bojanowski, P. & Mikolov, T. (2017). Bag of Tricks for Efficient Text Classification. In Proceedings of EACL 2017, Short Papers, pp. 427–431. ACL. DOI: 10.18653/v1/e17-2068 ↗
- Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A. & Mikolov, T. (2017). Enriching Word Vectors with Subword Information. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 5, 135–146. DOI: 10.1162/tacl_a_00051 ↗
- Goldberg, Y. (2017). Neural Network Methods for Natural Language Processing. Morgan & Claypool Publishers. ISBN: 978-1-62705-298-6
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). FastText: Subword-Level Word Embeddings and Efficient Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/fasttext
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Naive BayesAprenentatge automàtic↔ compare
- Word2VecMineria de text↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →