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fastText-文本分类

fastText介绍

fastText是一个快速文本分类算法,与基于神经网络的分类算法相比有两大优点:
1、fastText在保持高精度的情况下加快了训练速度和测试速度
2、fastText不需要预训练好的词向量,fastText会自己训练词向量
3、fastText两个重要的优化:Hierarchical Softmax、N-gram

  fastText结合了自然语言处理和机器学习中最成功的理念。这些包括了使用词袋以及n-gram袋表征语句,还有使用子字(subword)信息,并通过隐藏表征在类别间共享信息。我们另外采用了一个softmax层级(利用了类别不均衡分布的优势)来加速运算过程。

这些不同概念被用于两个不同任务: 

  • 有效文本分类 :有监督学习
  • 学习词向量表征:无监督学习

fastText原理 

包含三部分,模型架构,层次SoftMax,N-gram特征。

1、模型架构

  fastText模型架构和word2vec中的CBOW很相似, 不同之处是fastText预测标签而CBOW预测的是中间词,即模型架构类似但是模型的任务不同。

1.1 word2vec的CBOW架构

  word2vec将上下文关系转化为多分类任务,进而训练逻辑回归模型,这里的类别数量|V|词库大小。通常的文本数据中,词库少则数万,多则百万,在训练中直接训练多分类逻辑回归并不现实。word2vec中提供了

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