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fastText的label有上限

yuyoyth opened this issue · 5 comments

yuyoyth commented

这是打印读取train的结果

Number of words:  2148
Number of labels: 185898
Max threshold count: 2`
Number of wordHash2Id: 250728

可看到读取上限为185898，而train中我提供的label数为1300000+，为了排除数据问题，我将原本train以150000分割为9个文件，依次进行读取测试，结果均能正常返回label读取数，基本可排除是数据文件的问题
fastText是确定的设置了这个上限吗还是文件读取量有上限？原train文件有480MB大小，分割后最大为52MB

yuyoyth commented

训练代码为

InputArgs inputArgs = new InputArgs();
inputArgs.setLoss(LossName.ns);
inputArgs.setThread(15);
inputArgs.setEpoch(100);
inputArgs.setLr(0.5);
inputArgs.setDim(100);
FastText model = FastText.trainSupervised(trainFile, inputArgs);
jimichan commented

确定是分类问题吗？label数量这么大

yuyoyth commented

我想做模糊文本到唯一id的映射，即使缺字多字依旧能尽可能匹配，为此专门做了汉字编码，希望对于相似字也能实现匹配
以下是train的一行参照

__label__00004e937c254cef906f24ae819ed540   78542508029 AE010320006 GG032906029 FC42168327G 4D012106046 F7022402279 AE010320006 F0012304046 K702C430145 FD442777327 FJ542102273 G401127754A 5A02137120C GE04184781F F803134117C FJ51130127C 3G041342107 6C018717144 E0042101002 5E031271128 7 2 9A042600275
jimichan commented

你这个应该去用词向量或者simhash之类的方案，不应该用文本分类

yuyoyth commented

你这个应该去用词向量或者simhash之类的方案，不应该用文本分类

感谢建议，我尝试更换下方法