在fassttext监督学习中，args wordNgrams，minn和maxn有什么不同？
在fastText监督学习中，args wordNgrams，minn和maxn是三个参数，它们分别用于控制文本特征的提取方式。
- wordNgrams参数用于指定文本特征中考虑的n-gram的范围。n-gram是指连续的n个词语组成的序列。wordNgrams参数的取值范围是[1, ∞]，默认值为1。当wordNgrams为1时，只考虑单个词语作为特征；当wordNgrams大于1时，会考虑多个连续词语组成的n-gram作为特征。较大的wordNgrams值可以捕捉到更多的词语组合信息，但也会增加模型的复杂度和计算开销。
- minn参数用于指定文本特征中考虑的最小n-gram的长度。minn的取值范围是[0, ∞)，默认值为0。当minn为0时，不考虑最小n-gram的长度限制；当minn大于0时，会考虑长度大于等于minn的n-gram作为特征。较小的minn值可以捕捉到更多的短语信息，但也可能引入噪音。
- maxn参数用于指定文本特征中考虑的最大n-gram的长度。maxn的取值范围是[0, ∞)，默认值为0。当maxn为0时，不考虑最大n-gram的长度限制；当maxn大于0时，会考虑长度小于等于maxn的n-gram作为特征。较大的maxn值可以捕捉到更多的长句信息，但也可能增加计算开销。
这些参数的选择需要根据具体的文本数据和任务来进行调整。一般来说，较小的wordNgrams、minn和maxn值适用于较短的文本，而较大的值适用于较长的文本。此外，还可以通过交叉验证等方法来选择最佳的参数组合。
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