Fasttext忽略错误的预测？

Question

我已经训练了一个快速的文本监督模型。我确实使用了 pyfasttext python 库来预测模型。 例如：我有这样的数据。

text - label

The meeting is planned - event
The work should be finished - task

在这里，模型正确地预测了标签。当计划或工作词出现在句子中时。但是我列出了与训练数据无关的句子。 例如：狗是动物

res = model.predict_proba_single('the dog is an animal\n')

输出：

[(u'event', 0.49999999904767284)]

输出概率应为 0 或无标签。因为句子与所有标签都不相关。标签是多类的。我只举了两个例子。

同样的事情也发生在 scikit SGD 分类器中。

如何防止这种错误预测？

Answer 1

您可以忽略小于阈值 0.5 的预测输出，例如 (50%)，通过这样做，您可以提取相关预测或打印 0 或不打印其他不相关情况的标签， 希望有帮助