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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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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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