请给出用fasttext实现文本分类的示例代码,不要解释
时间: 2023-08-31 21:30:41 浏览: 63
### 回答1:
```python
import fasttext
# 训练模型
classifier = fasttext.train_supervised('train.txt')
# 预测
texts = ['这是一个好的文本', '这是一个坏的文本']
labels, probs = classifier.predict(texts)
print(labels, probs)
# 评估
result = classifier.test('test.txt')
print(result.precision)
```
### 回答2:
import fasttext
# 训练模型
model = fasttext.train_supervised(input='data.train.txt', lr=1.0, epoch=25, wordNgrams=2, bucket=200000, dim=50, loss='softmax')
# 测试模型
result = model.test('data.test.txt')
precision = result.precision
recall = result.recall
f1_score = result.f1score
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 Score:", f1_score)
# 预测新文本类别
texts = ['这个产品非常好用!', '这本书很有趣。', '这个电影真的很不错。']
labels = model.predict(texts)
print(labels)
### 回答3:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import fasttext
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据集划分
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
# 将训练集和测试集写入文件
train_data.to_csv('train_data.txt', sep='\t', index=False, header=False)
test_data.to_csv('test_data.txt', sep='\t', index=False, header=False)
# 训练模型
model = fasttext.train_supervised(input='train_data.txt')
# 保存模型
model.save_model("model.bin")
# 加载模型
loaded_model = fasttext.load_model("model.bin")
# 预测文本类别
text = "这是一个测试文本"
predicted_label = loaded_model.predict(text)[0][0]
print(predicted_label)
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