fastText 语种识别

FastText可以用于语种识别任务，即自动识别给定文本的语言。这可以通过训练一个FastText模型来实现。以下是一个简单的示例：

1. 准备训练数据：您需要准备一个包含多种语言文本的数据集。每个文本需要标注它的语言，例如用语言代码（en, zh, fr, etc.）表示。

2. 训练模型：您可以使用FastText提供的命令行工具来训练模型，例如：

./fasttext supervised -input data.txt -output model -lr 1.0 -epoch 25 -wordNgrams 2 -bucket 200000 -dim 50 -loss hs

其中，`data.txt`是您准备的训练数据文件，`model`是输出的模型文件名，其他参数可以根据需要进行修改。

3. 测试模型：您可以使用另一个命令来测试训练好的模型，例如：

./fasttext test model.bin test.txt

其中，`model.bin`是您训练好的模型文件，`test.txt`是包含测试数据的文件。

4. 使用模型进行预测：您可以使用训练好的模型来预测新的文本的语言，例如：

FastText fastText = new FastText();
fastText.loadModel("model.bin");
String text = "Hello, world!";
String language = fastText.predict(text);
System.out.println(language);

这将输出预测的语言代码，例如`en`表示英语。

请注意，这只是一个简单的示例。对于实际任务，您需要更多的训练数据和特定的调整来获得更好的性能。