fasttext文本分类模型数据预处理代码

以下是使用 Python 和 fasttext 库进行文本分类模型数据预处理的示例代码：

import fasttext

# 读取原始数据文件
with open('raw_data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    lines = f.readlines()

# 将数据划分成训练集和测试集（80% 作为训练集）
train_data = lines[:int(len(lines)*0.8)]
test_data = lines[int(len(lines)*0.8):]

# 将训练集和测试集写入文件
with open('train_data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.writelines(train_data)

with open('test_data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.writelines(test_data)

# 使用 fasttext 进行数据预处理
model = fasttext.train_supervised(input='train_data.txt', epoch=25, lr=1.0, wordNgrams=2, bucket=200000, dim=50, loss='softmax')

# 评估模型
print(model.test('test_data.txt'))

在上面的代码中，我们首先读取原始数据文件，然后将数据划分成训练集和测试集。接下来，我们将训练集和测试集写入文件，以便 fasttext 进行数据预处理。然后，我们使用 fasttext.train_supervised() 函数训练模型，并使用 test() 函数评估模型在测试集上的性能。

在 fasttext.train_supervised() 函数中，我们指定了一些参数：

- input：指定训练数据文件的路径。
- epoch：指定训练轮数。
- lr：指定学习率。
- wordNgrams：指定词组的长度。
- bucket：指定哈希桶的数量。
- dim：指定词向量的维度。
- loss：指定损失函数。

你可以根据自己的需求调整这些参数。