Utiliser le modèle entraîné fastText de Python

Vous pouvez utiliser le wrapper fourni par gensim.

gensim: models.wrappers.fasttext – FastText Word Embeddings

Apprentissage du modèle:

$ fasttext skipgram -input data.txt -output model
$ ls model*
model.bin  model.vec

installation de gensim:

$ pip install gensim

Comment utiliser:

>>> from gensim.models.wrappers.fasttext import FastText
>>> model = FastText.load_fasttext_format('model')
>>> model['Ventes']
array([-0.03654   ,  0.19302   ,  0.2026    ,  0.14026   ,  0.06685   ,
        0.10969   , -0.095857  , -0.20964   , -0.27291   , -0.33750001,
        ...
        0.47084001, -0.030295  , -0.003683  , -0.10061   ,  0.17308   ], dtype=float32)
>>> m.most_similar('Ventes')
[('Personnel de vente', 0.7841936945915222),
 ('Teleapo', 0.7670873403549194),
 ('Se plonger', 0.7659018039703369),
 ('Ventes par téléphone', 0.7384717464447021),
 ...]

L'entraînement du modèle lui-même peut être fait à partir de l'enveloppe de gensim, mais il semble qu'il n'y ait pas beaucoup de mérite, donc il est omis.

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