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fastText es una biblioteca para el aprendizaje de incrustaciones de palabras y clasificación de texto creada por el laboratorio de Investigación de IA de Facebook (FAIR). [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] El modelo permite crear un algoritmo de aprendizaje no supervisado o supervisado para obtener representaciones vectoriales de palabras. Facebook ofrece modelos preentrenados para 294 idiomas. [ 7 ] [ 8 ] Varios artículos describen las técnicas utilizadas por fastText. [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] El repositorio de GitHub se archivó el 19 de marzo de 2024.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Mannes, John. "La biblioteca fastText de Facebook ahora está optimizada para dispositivos móviles" . TechCrunch . Consultado el 12 de enero de 2018 .
  2. ↑ Onur Çelebi (28 de abril de 2020). "facebookresearch/fastText/releases/tag/v0.9.2" . Facebook . Consultado el 21 de noviembre de 2020 .
  3. ↑ Mannes, John. "La biblioteca fastText de Facebook ahora está optimizada para dispositivos móviles" . TechCrunch . Consultado el 12 de enero de 2018 .
  4. ↑ Ryan, Kevin J. "El nuevo software de código abierto de Facebook puede aprender mil millones de palabras en 10 minutos" . Inc. Consultado el 12 de enero de 2018 .
  5. ↑ Low, Cherlynn. "Facebook publica como código abierto su investigación sobre la creación de bots de IA" . Engadget . Consultado el 12 de enero de 2018 .
  6. ↑ Mannes, John. "El laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Facebook lanza fastText de código abierto en GitHub" . TechCrunch . Consultado el 12 de enero de 2018 .
  7. ↑ Sabin, Dyani. "Facebook lanza un programa de IA disponible en 294 idiomas" . Inverse . Consultado el 12 de enero de 2018 .
  8. ↑ "Vectores de palabras de Wiki" . fastText . Consultado el 26 de noviembre de 2020 .
  9. ↑ "Referencias · fastText" . fasttext.cc . Consultado el 8 de septiembre de 2021 .
  10. ↑ Bojanowski, Piotr; Grave, Edouard; Joulin, Armand; Mikolov, Tomas (2017-06-19). "Enriquecimiento de vectores de palabras con información de subpalabras". arXiv : 1607.04606 [ cs.CL ].
  11. ↑ Joulin, Armand; Grave, Edouard; Bojanowski, Piotr; Mikolov, Tomas (2016-08-09). "Bag of Tricks for Efficient Text Classification". arXiv : 1607.01759 [ cs.CL ].
  12. ^ Joulin, Armand; Tumba, Eduardo; Bojanowski, Piotr; Douzé, Matthijs; Jégou, Hérve; Mikolov, Tomás (12 de diciembre de 2016). "FastText.zip: compresión de modelos de clasificación de texto". arXiv : 1612.03651 [ cs.CL ].
  • Texto rápido
  • https://research.fb.com/downloads/fasttext/
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