FastText
FastText er et framework til ordindlejring og tekstklassifikation udviklet af Facebook AI Research (Joulin, Bojanowski, Grave, og Mikolov, 2016–2017), der repræsenterer hvert ord som summen af dets karakter-n-gram-vektorer, hvilket gør det muligt at konstruere meningsfulde repræsentationer for usete og morfologisk rige ord og at udføre tekstklassifikation tæt på state-of-the-art, mange størrelsesordener hurtigere end deep neural network-alternativer.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). FastText: Subword-Level Word Embeddings and Efficient Text Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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 BayesMaskinlæring↔ compare
- Word2VecTekstmining↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →