fasttext语言识别脚本

FastText是由Facebook AI实验室开发的一款工具，它主要用于文本分类、词向量表示以及语言识别等自然语言处理任务。FastText的一个关键特性是能够处理未登录词（out-of-vocabulary words），即那些不在训练词汇表内的单词，因为它可以将单词看作是其子词（n-grams）的组合。

对于语言识别脚本，通常是一个Python或命令行脚本，利用fasttext的`fasttext predict`命令或通过`fasttext`库中的API来进行操作。这样的脚本主要包括以下步骤：
1. 加载预训练的快文本模型，这通常是`.model`文件，包含词向量和语言标签信息。
2. 输入待识别的文本片段，对每个片段计算概率得分。
3. 根据得分最高的标签确定输入文本的语言。

一个简单的语言识别脚本示例可能会这样编写：

import fasttext

# 加载预训练模型
model = fasttext.load_model('path_to_your_fasttext_model.bin')

# 输入待识别的文本
text = "This is a test sentence."

# 计算并预测语言
prediction = model.predict(text)

# 输出预测结果
print("Predicted language:", prediction[0][0])