Il s'agit de l'application Linux nommée fastText dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v0.9.2.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée fastText avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
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DESCRIPTION
FastText est une bibliothèque open-source, gratuite et légère qui permet aux utilisateurs d'apprendre les représentations de texte et les classificateurs de texte. Il fonctionne sur du matériel standard et générique. Les modèles peuvent ensuite être réduits en taille pour s'adapter même aux appareils mobiles. La classification externe est un problème central pour de nombreuses applications, telles que la détection de spam, l'analyse des sentiments ou les réponses intelligentes. Dans ce didacticiel, nous décrivons comment créer un classificateur de texte avec l'outil fastText. L'objectif de la classification de texte est d'attribuer des documents (tels que des e-mails, des publications, des SMS, des avis sur des produits, etc.) à une ou plusieurs catégories. Ces catégories peuvent être les notes de révision, le spam par rapport au non-spam ou la langue dans laquelle le document a été tapé. De nos jours, l'approche dominante pour construire de tels classificateurs est l'apprentissage automatique, c'est-à-dire l'apprentissage de règles de classification à partir d'exemples. Afin de construire de tels classificateurs, nous avons besoin de données étiquetées, qui se composent de documents et de leurs catégories correspondantes (ou balises ou étiquettes).
Caractéristiques
- Apprendre les représentations de texte et les classificateurs de texte
- Fournit un certain nombre de modèles pré-formés à télécharger
- Fonctionne sur du matériel standard et générique
- Aide à l'apprentissage de la représentation des mots et à la classification des textes
- Il peut être utilisé pour former des classificateurs de texte supervisés pour l'analyse des sentiments
Langage de programmation
C++, Javascript
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/fasttext.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
