第三次打卡的重点在fastText

fastText

本质上，fastText= word2vec中 CBOW + h-softmax的灵活使用

灵活体现在两个方面：

• 模型的输出层：word2vec的输出层，对应的是每一个term，计算某term的概率最大；而fastText的输出层对应的是分类的label。不过不管输出层对应的是什么内容，起对应的vector都不会被保留和使用；
• 模型的输入层：word2vec的输出层，是context window 内的term；而fastText 对应的整个sentence的内容，包括term，也包括n-gram的内容。

两者本质的不同，体现在 h-softmax的使用。

word2vec的目的是得到词向量，该词向量最终是在输入层得到，输出层对应的 h-softmax 也会生成一系列的向量，但最终都被抛弃，不会使用。
fastText则充分利用了h-softmax的分类功能，遍历分类树的所有叶节点，找到概率最大的label（一个或者N个）。

fastText优点：

• 适合大型数据+高效的训练速度，能够训练模型“在使用标准多核CPU的情况下10分钟内处理超过10亿个词汇；
• 支持多语言表达，利用其语言形态结构，fastText能够被设计用来支持包括英语、德语、西班牙语、法语以及捷克语等多种语言。FastText的性能要比时下流行的word2vec工具明显好上不少，也比其他目前最先进的词态词汇表征要好；
• 专注于文本分类，在许多标准问题上实现当下最好的表现（例如文本倾向性分析或标签预测）。

附一个源码分析链接：fastText 源码分析