データは「205,833」件ほどあります。学習用のファイルを「input.txt」として保存します。モデルの作成とテスト準備が整いましたのでモデルの作成とテストを行います。supervised」コマンドで行いますが、分類されたモデルファイルで、元の文章がどの程度一致するかの適合率、再現率という値が重要になります。モデルファイルを作成してみます。modelこちらでテストを行い、適合率、再現率を確認してみます。0.599値としては以下の意味になります。より予測されたラベル内で正しいラベルの数)R@1は再現率(実際のラベルの中で、成功的に予測されたラベルの数)以下のサイトにもありますように適合率と再現率が高いほど良いモデルと言えます。テキスト分類:PyTorchhttp://torch.classcat.com/2018/07/06/fasttext-tutorials-text-classification/現状、0.6を下回っていてあまり良いモデルとは言えないのでエポックを増やしてモデルの作成とテストを再度行います。0.765適合率、再現率は向上しています。エポックを増やしてモデルの作成とテストを再度行います。0.91実際にはコマンドでかかっている時間もあるのでまとめます。上記のようにエポックの数を大きくするとモデルの作成に非常に大きな時間がかかっています。この辺りを調整しながらモデルの作成を実施する必要があります。コマンドのオプションなどはこちらが参考になります。・fastTextの実装を見てみたhttps://www.slideshare.net/shirakiya/fasttext-71760059テキスト分類さて、このモデルを使用して評価を実施します。評価で使用したプログラムは以下になります。k=2)print(estimate)ここで実際にコメントを入れて評価をするのですが、元のサービスが点数をつける形ではないので、有名な食べログさんのコメントと点数で試してみます。なんとなく評価がかなり違いそうですが。大好きな鰻やさんです。奈良の方にあると教えてもらってお邪魔しました。人気店とお伺いしてたので、1時に予約してお邪魔したんですが、ほぼ満席状態でした。カウンター席に案内されて、鰻重と肝焼きを注文。鰻重は1尾入って2500円です。驚きです!まずは肝焼きが来ました。そのご飯を装い直してくれます。美味しいです!まさに無限スパイラルです。美味しいご馳走をありがとうございました!点数は「4.0」でした。0.22519936]]))より「5」のラベルに近い数値が出ました。ここはデートではいけません。笑アル中に近い呑んべい女子、以外は立ち寄れません。いつ行っても、おっさん、男だからです!女子トイレってあるのか?笑DISってるわけではないです(笑)ここの魅力だからです。野郎だらけの徹マンの前に寄ったり飲み会の朝帰りに寄ったり用途は様々。