Question

我试图用Facebook-Fasttext模块对新文本进行分类，代码如下：

#!usr/bin/python 2.7

import sys
import jieba
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

import fasttext
lines=[line.strip() for line in open('./corpus_seg2.txt', 'r')]
print(len(lines))
l_c=len(lines)
train_size=int(l_c*0.8)
text_size=l_c-train_size
train_set=lines[:train_size]
text_set =lines[l_c-train_size+1:]

with  open( "./train.txt", "w") as ftrain:
    for line in train_set:
      ftrain.write(line+'\n')
with  open( "./test.txt", "w") as ftext:
    for line in text_set:
      ftext.write(line+'\n')
ftrain.close()
ftext.close()

classifier = fasttext.supervised("./train.txt", 'model', label_prefix='__label__')

classifier = fasttext.load_model("./model.bin", label_prefix='__label__')

test_label=classifier.predict_proba('五五开 也 很 厉害 啊')

result = classifier.test("./test.txt")
print 'P@1:', result.precision
print 'R@1:', result.recall
print 'Number of examples:', result.nexamples
print test_label

corpus_seg_2.txt是已分段的文件。模型精度为72％，召回率为72％。然后，我用模型来预测一个新文本：＆＃39;五五开也很厉害啊＆＃39;。但是，我得到的test_lablel令人困惑，我想知道为什么结果如此，我该如何解决？ This picture will show you the result I got after running the code I provide

Answer 1

@Arthur如果您希望输出为每个句子的单个值，则需要更改此值：test_label=classifier.predict_proba('五五开也很厉害啊') 至 test_label=classifier.predict_proba(['五五开也很厉害啊'])

那是因为预测函数将字符串数组类型的文本作为输入。

使用Facebook-Fasttext对新文本进行分类时，为什么返回的数据类型是列表？

1 个答案: