FastText使用n-grams作为特征的词向量求取和文本分类方法。

FastText出自论文Bag of Tricks for Efficient Text Classification，可以作为FastText作为文本分类任务的baseline，也可以作为获取词向量的快速低成本方案。

fastText

fastText的网络架构与word2vec中的CBOW做法非常相似，不过其是建立在常规的分类任务上，即通过有监督的方法获得词向量，具体差异有表现在：

  • fastText以文档作为粒度输入，CBOW则是滑动的窗口
  • fastText以文档分类作为模型输出，即输出各个类别的概率分布，因此去掉了word2vec中的分层softmax和负采样技巧
  • fastText提出子词嵌入（subword embedding）的方法，把n-grams特征叠加到原来的文档表征上

fastText的文档特征向量是词向量序列的平均，

这里$C$是动态的，表示当前文档的单词数，$h_i$是第$i$​个词的向量化表示，即Embedding的输出。fastText提出了子词嵌入（subword embedding）的方法，把n-grams特征也纳入考虑，于是用样本的n-grams切分的向量序列的平均来预测样本的标签，

以此作为文档的表征并输入到softmax中计算类别概率分布。说白了就是添加n-grams特征后，使用GlobalAveragePooling1D。

fastText本身是从监督任务出发训练Embedding，从而获得词向量，词向量的表现受制于监督数据；而word2vec则是无监督语料（自监督标注）训练而来，词向量的表现取决于整体语料特点。

对比word2vec

word2vec的影响下，一开始觉得分类问题训练获得的Embedding做词向量比较奇怪。对比分析一下，其实并不奇怪，在NLP中，任何任务获得的Embedding都能做词向量使用，比如匹配任务，只不过不同任务所表现出来的词与词的关系特点是不一样。下面来对比一下FastText和word2vec词向量的差异。

word2vec vs fastText，

比较/模型 word2vec fastText
训练方法 无监督，准确来说是自监督，基于CBOW和SkipGram 有监督，基于文本分类任务
相似性 基于语义的相似性，如“漂亮”和“美丽”。 基于分类信息，如情感分析任务中，“漂亮”和“性感”是相似，因为它们都是正向情感的词汇。由于ngrams的存在，fastText倾向于判别有相似背景或subword的词为相似，同时也更容易识别OOV。

总结

word2vec（skip-gram、cbow）、GloVe、FastText 的共同点是词的表示是固定的，无法处理上下文依赖问题，下篇介绍动态词向量ELMo。

参考

[1] FastText

[2] Bag of Tricks for Efficient Text Classification

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