使用 FastText 将企业经营范围分类到国民经济行业

使用 FastText 将企业经营范围分类到国民经济行业是一个常见需求，可以帮助快速识别企业的业务类型和行业属性。下面将详细介绍如何进行该分类任务。

1. 准备数据和行业分类标准

   • 根据国民经济行业分类标准，整理出各个行业的分类标签，并建立一个分类标准表格。
   • 收集企业经营范围文本数据，并确保数据质量和完整性。

2. 分词和停用词处理

   • 使用jieba等中文分词工具或 Python 自带的 nltk 库对企业经营范围文本进行分词。
   • 去除停用词，例如“的”、“了”、“和”等，提高词语的语义信息密度。

3. 建立词库和词向量训练

   • 根据分词结果建立一个包含所有词语的词库。
   • 使用 gensim 库等工具对词库进行词向量训练，将词语映射到向量空间中，以便进行语义相似度计算。

4. FastText 模型训练和验证

   • 将处理好的数据集分为训练集和测试集。
   • 使用 FastText 模型对训练集进行训练，并使用测试集评估模型性能，例如准确率、召回率等指标。

5. 新企业经营范围分类

   • 使用训练好的 FastText 模型对新的企业经营范围文本进行分类，预测其所属的国民经济行业。

需要注意的是，建立词库和训练模型需要大量的数据和计算资源，而且词库的质量和模型的准确度直接影响分类效果。因此，需要仔细考虑数据来源和数据处理方法，以及模型选择和参数调整等问题。