Facebook FastText로 만든 분류모델 (supervised model)을 로딩해서 prediction하는 간단한 코드입니다.
FastText 모델은 Python으로도 로딩해서 사용할 수 있습니다.
하지만 Python은 멀티쓰레드를 사용하기가 어려우니 빠른 속도를 위해서 Go언어나 다른 언어를 써야 할 때가 있으니 알아두면 좋습니다.
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// FastText prediction package main import ( "fmt" fasttext "github.com/bountylabs/go-fasttext" ) func main() { model := fasttext.Open("//model/fasttext01.bin") fmt.Println("Prediction...") predictResult, err := model.Predict("분류할 입력 텍스트입니다.") if err != nil { fmt.Println(err) } fmt.Printf("Label: %s, Prob: %fs\n", predictResult[0].Label, predictResult[0].Probability) } |
FastText provide a command-line process to make a model. to apply the model to production, you may want write code for processing particular logic.
so, you need to know how cat load prebuilt FastText model and process prediction with Go language
