天池新闻文本分类fasttext实践_datawihle组队学习
- One-hot
- Bag of Words
- N-gram
- TF-IDF
上述方法都或多或少存在一定的问题：转换得到的向量维度很高，需要较长的训练实践；没有考虑单词与单词之间的关系，只是进行了统计。
与这些表示方法不同，深度学习也可以用于文本表示，还可以将其映射到一个低纬空间。其中比较典型的例子有：FastText、Word2Vec和Bert。
FastText
FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它非常简单通过Embedding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中所有的单词在Embedding空间中进行平均，进而完成分类操作。
所以FastText是一个三层的神经网络，输入层、隐含层和输出层。
fastText是建立在embedding上进行词嵌入的模型，embedding的原理与理解如下：
由于ONE-HOT在词嵌入中的若遇到字典词过多会导致词嵌入维度过高，矩阵过于稀疏的情况，并且无法考虑词与词之间的相似性，所以有了embedding，将句子样本的词进行one-hot，后拼接，得到词向量再进行低维嵌入，这就是EBD的基本方法：接下来使用官方给出的BS进行实验，数据量使用4W5，验证集使用5000，得到F1_score为0.886
再更改代码，调整参数，使用K折交叉验证增加模型的泛化能力：
使用的交叉验证反而不如直接拿尽量多的数据进行训练，所以可以知道本数据集是欠拟合状态，需要更多的数据进行训练，所以不进行交叉验证来直接调整参数，使用此参数的模型验证集效果最好：
验证集F1能达到0.9