FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法，性能比肩深度学习而且速度更快。

1. fastText 原理

fastText 方法包含三部分：模型架构、层次 Softmax 和 N-gram 特征。下面我们一一介绍。

1.1 模型架构

fastText 模型架构如下图所示。fastText 模型输入一个词的序列（一段文本或者一句话)，输出这个词序列属于不同类别的概率。序列中的词和词组组成特征向量，特征向量通过线性变换映射到中间层，中间层再映射到标签。fastText 在预测标签时使用了非线性激活函数，但在中间层不使用非线性激活函数。

fastText 模型架构和 Word2Vec 中的 CBOW 模型很类似。不同之处在于，fastText 预测标签，而 CBOW 模型预测中间词。

1.2 层次 Softmax

在某些文本分类任务中类别很多，计算线性分类器的复杂度高。为了改善运行时间，fastText 模型使用了层次 Softmax 技巧。层次 Softmax 技巧建立在哈弗曼编码的基础上，对标签进行编码，能够极大地缩小模型预测目标的数量。具体细节参见 文章 。

1.3 N-gram 特征

fastText 可以用于文本分类和句子分类。不管是文本分类还是句子分类，我们常用的特征是词袋模型。但词袋模型不能考虑词之间的顺序，因此 fastText 还加入了 N-gram 特征。“我 爱 她” 这句话中的词袋模型特征是 “我”，“爱”, “她”。这些特征和句子 “她 爱 我” 的特征是一样的。如果加入 2-Ngram，第一句话的特征还有 “我-爱” 和 “爱-她”，这两句话 “我 爱 她” 和 “她 爱 我” 就能区别开来了。当然啦，为了提高效率，我们需要过滤掉低频的 N-gram。

1. fastText VS Tagspace

Mikolov 在 fastTetxt 的论文中报告了两个实验，其中一个实验和 Tagspace 模型进行对比。实验是在 YFCC100M 数据集上进行的, YFCC100M 数据集包含将近 1 亿张图片以及摘要、标题和标签。实验使用摘要和标题去预测标签。Tagspace 模型是建立在 Wsabie 模型的基础上的。Wsabie 模型除了利用 CNN 抽取特征之外，还提出了一个带权近似配对排序 (Weighted Approximate-Rank Pairwise, WARP) 损失函数用于处理预测目标数量巨大的问题。

上面就是实验结果，从实验结果来看 fastText 能够取得比 Tagspace 好的效果，并拥有无以伦比的训练测试速度。但严格来说，这个实验对 Tagspace 有些不公平。YFCC100M 数据集是关于多标记分类的，即需要模型能从多个类别里预测出多个类。Tagspace 确实是做多标记分类的；但 fastText 只能做多类别分类，从多个类别里预测出一个类。而评价指标 prec@1 只评价一个预测结果，刚好能够评价多类别分类。

1. 总结

Facebook Research 已经在 Github 上公布了 fastText 的 项目代码 。不过这个项目其实是有两部分组成的，一部分是这篇文章介绍的 fastText 文本分类，另一部分是词嵌入学习。按论文来说只有文本分类部分才是 fastText，但也有人把这两部分合在一起称为 fastText，比如这篇文章 Comparison of FastText and Word2Vec 。fastText 的词嵌入学习比 word2vec 考虑了词组成的相似性。比如 fastText 的词嵌入学习能够考虑 english-born 和 british-born 之间有相同的后缀，但 word2vec 却不能。fastText 的词嵌入学习的具体原理可以参照 论文 。

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