新闻分类大赛task4
构造数据
在fasttext中,标签使用__label__X的形式表示,text label存为csv。
train_df = pd.read_csv(rtrain_set.csv",sep='\t', nrows=15000)
train_df['label_ft'] = '__label__' + train_df['label'].astype(str)
train_df[['text','label_ft']].iloc[:-5000].to_csv('train.csv', index=None, header=None, sep='\t')
构建模型
使用上一步生成的csv,输入模型中。
import fasttext
model = fasttext.train_supervised('train.csv', lr=1.0, wordNgrams=2, verbose=2, minCount=1, epoch=25, loss="hs")val_pred = [model.predict(x)[0][0].split('__')[-1] for x in train_df.iloc[-5000:]['text']]
print(f1_score(train_df['label'].values[-5000:].astype(str), val_pred, average='macro'))
使用fasttext模型预测,输出结果为0.8293.
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