fasttextの転移学習について

Question

目的

fasttextを使ってカテゴリ分けをしたいと考えております。
カテゴリは8個ほどあります。

カテゴリ分けする内容

カテゴリ分けをするテキストはYoutubeの動画のタイトルです。
YouTubeのタイトルから、その動画のカテゴリは何なのかを分類したいです。

やりたいこと

転移学習かファインチューニングを行う。
カテゴリ分けの精度を上げる

情報

{'__label__1': 'アニメ,
'__label__2': '政治,
'__label__3': 'プログラミング',
'__label__4': 'YouTuber',
'__label__5': 'ビジネス',
'__label__6': '能力',
'__label__7': '社会福祉',
'__label__8': '病気'}

アニメなどのキーワードを、ツイッターから取得して
ラベルを貼ったデータがあります。

転移学習に使うデータ

https://fasttext.cc/docs/en/pretrained-vectors.html
ここからテキストや学習済みモデルがダウンロードできます。

やったこと

https://developers.wonderpla.net/entry/2017/10/10/110000
ここの記事にあることを試しました。

Comments

[tabuu]

>https://fasttext.cc/docs/en/pretrained-vectors.html
>ここからテキストや学習済みモデルがダウンロードできます。

独自のカテゴリに分類するのであれば、このモデルは不要ではないですか？
逆にこのモデルを使って転移学習を行うと精度は下がると思います。

[tabuu]

良く見ると単語ベクトルのモデルなのでカテゴリ分類モデルには不要ではないでしょうか。

[Flutter_kun]

ありがとうございます！僕の場合、転移学習は不要ということでしょうか

[tabuu]

私としては不要という感覚ですが他の方のご意見もお聞きいただければと思います。
精度がでないようでしたら具体例をあげられたらいかがでしょうか。