FastText情感分析和词向量训练实战—

fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具，其最大的优点就是快，同时不失精度。此算法有两个主要应用场景：

文本分类
词向量训练

工业界碰到一些简单分类问题时，经常采用这种简单，快速的模型解决问题。

FastText原理简介

FastText原理部分有3个突出的特点：

模型简单，其结构有点类似word2vector中的CBOW架构，如下图所示。FastText将句子特征通过一层全连接层映射到向量空间后，直接将词向量平均处理一下，就去做预测。

模型架构

使用了n-gram的特征，使得句子的表达更充分。笔者会在实战中详细介绍这部分的操作。
使用 Huffman算法建立用于表征类别的树形结构。这部分可以加速运算，同时减缓一些样本不均衡的问题。

其中比较有意思的是，做完分类任务后，模型全连接层的权重可以用来做词向量。而且由于使用了n-gram的特征，fasttext的词向量可以很好的缓解Out of Vocabu

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