pythonでfasttextの出力が空になる

Question

pythonでfasttextの分析を使いたいのですが、実行結果が空になってしまいます。
ネットで調べたところ同じ問題の質問を見つけたのですが未解決でしたので改めて質問させていただきます
https://teratail.com/questions/154512

環境
OS：windows10
python：3.6.5
fasttext：0.8.3

該当のソースコード

import fasttext as ft
import MeCab

class predict:

    def get_surfaces(self, content):

        tagger = MeCab.Tagger('')
        tagger.parse('')
        surfaces = []
        node = tagger.parseToNode(content)

        while node:
            surfaces.append(node.surface)
            node = node.next

        return surfaces

    def value_class(self, content):

        words = " ".join(self.get_surfaces(content))
        print(words)
        classifier = ft.load_model("model.bin")
        estimate = classifier.predict_proba([words], k=3)
        print(estimate)

if __name__ == '__main__':
    pre = predict()
    pre.value_class("ここに文章を入力")

実行結果

ここ に 文章 を 入力
[[]]

追記

学習済みモデルはpythonからでも生成できたのでそれを使いました
exeを直接使って生成したモデルとネット上に配布されていたモデルも試してみましたがダメでした

pythonでのモデル生成部分は以下の通りです

import fasttext as ft

input_file = 'model.txt'
output_file = 'model'
ft.supervised(input_file, output_file)

Comments

[quickquip]

学習済みのモデルをどうやって得たかを書いていただけますか

[maru270]

学習済みモデルはpythonからでも生成できたのでそれを使いました
exeを直接使って生成したモデルとネット上に配布されていたモデルも試してみましたがダメでした

pythonでのモデル生成部分は以下の通りです

import fasttext as ft

input_file = 'model.txt'
output_file = 'model'
ft.supervised(input_file, output_file)

[quickquip]

情報は質問に追記するようにしてください。(質問は編集可能です)

[maru270]

すいません追記しました
よろしくお願いします

Answer 1

他の人が検証するには情報が全然足りないので質問する形の回答になりますが。

predict().get_surfaces("ここに文章を入力") の結果が期待通りなのか確認していますか?

対話環境でいいのですが、

import fasttext
with open('data', 'w') as w:
    print('__label__1 1', file=w)
    print('__label__2 a', file=w)

fasttext.supervised('data', 'model')
classifier = fasttext.load_model("model.bin")
classifier.predict_proba(['1'], k=3)
classifier.predict_proba(['a'], k=3)

の動作を確認できますか?

>>> import fasttext
>>> with open('data', 'w') as w:
...     print('__label__1 1', file=w)
...     print('__label__2 a', file=w)
...
>>> fasttext.supervised('data', 'model')
<fasttext.model.SupervisedModel object at 0x10ad9b320>
>>> classifier = fasttext.load_model("model.bin")
>>> classifier.predict_proba(['1'], k=3)
[[('__label__1', 0.505859), ('__label__2', 0.492188)]]
>>> classifier.predict_proba(['a'], k=3)
[[('__label__2', 0.505859), ('__label__1', 0.492188)]]

みたいになると思いますが。
とにかく可能な限り小さいコードから検証していくのがいいと思います。

バージョンやimportの名前から察するに2年前に更新が終了しているhttps://github.com/pyk/fastText.pyを使っていると思いますが、Facebookオフィシャルのhttps://github.com/facebookresearch/fastTextを使わない理由はありますか?
古い記事通りに動かしたいとかそういうことでしょうか?
（古いものを使うのもどうかと思いましたので）