我们能把快速文本和支持向量机结合起来吗？

Question

我正在尝试集成三种不同的模型（FastText、SVM、NaiveBayes）。在

我想用python来做这个。我确信我们可以集成NaiveBayes和SVM模型。但是，我们可以使用python集成fastText吗？在

有谁能给我提一下同样的。。。在

Answer 1

您可以应用于组合多个模型的方法与在Python/Java/R中实现它的方式无关

也许你要找的是Ensemble learning。在

实现不同模型集成的最流行方法之一是堆叠，这涉及到学习一个新的模型，如何将您已经训练过的各个模型的预测组合起来。请参阅使用Python的this教程。在

Answer 2

在您的用例中，当您处理3个模型时，您应该记住：

• 模型有不同的机制来使用predict()方法：

  • FastText使用一个内部文件（例如扩展名为.bin的序列化模型）和wordNGrams并可以直接传递原始文本；

  • SVM和NaiveBayes您有义务使用CountVectorizer，TfidfVectorizerLabelEncoder对数据进行预处理，得到结果，重新对LabelEncoder进行传递，并传递结果。

  • 最后你需要处理不同的概率（如果你用k > 1）来预测，你可能需要处理好这个

• 如果要将其序列化到生产中，则需要对SVM和NB模型进行pickle，并将.bin用于FastText model，当然，前一个模型中的嵌入也需要实例化。如果您需要进行近乎实时的预测，那么您的响应时间可能会有点困难。