基于深度学习的文本分类1-fastText
FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它非常简单通过Embedding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中所有的单词在Embedding空间中进行平均，进而完成分类操作。
所以FastText是一个三层的神经网络，输入层、隐含层和输出层。
FastText模型.png
FastText在文本分类任务上，是优于TF-IDF的：
本质上还是一个词袋模型，只是使用Embedding的方式替代了TF-IDF表示。
深度模型中，训练次数是很重要的一个参数，如果过多，则过拟合，过少则欠拟合。
F1score.png
我们可以发现，训练集的F1分数随着次数增加而增加，但是验证集先上升，后稳定。
基于深度学习的文本分类1-fastText FastText FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法...
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本文标题：NLP 学习4
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