【NLP】基于python fasttext的文本分类

背景

文本分类中的深度学习算法比较多，各种算法也由于其复杂度适应不同的场景。这次介绍的fasttext也是一个结构比较简单模型。结构虽然简单，但效果不错，还快。并且除了python有相关实现的包外，在工程方面还有Java相关的实现以及还有C语言版本的等。总体来说，这个模型在工业上使用的也比较多。fasttext是由Facebook发表的出算法，该论文借鉴了Word2Vec的一些思想，总体也比较简单，但是效果好。对原文感兴趣的可以参见论文：Bag of Tricks for Efficient Text Classification
本文则直接介绍如何使用facebook推出的fasttext包，该包的官方地址：fasttext官方文档，源码地址：fasttext。

fasttext除了可以做进行文本分类以外，也可以训练词向量。官方提供了157门语言的词向量，如下图所示：

该图对应的链接：https://fasttext.cc/docs/en/pretrained-vectors.html. 本文主要介绍使用fasttext进行文本分类，关于词向量相关可以参考官方文档。

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