fasttext文字分類原理
https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-05-3
這兩篇文章總結一下
於是fastText的核心思想就是：將整篇文件的詞及n-gram向量疊加平均得到文件向量，然後使用文件向量做softmax多分類。這中間涉及到兩個技巧：字元級n-gram特徵的引入以及分層Softmax分類。
fastText和傳統CBOW模型對比
輸入層：CBOW的輸入是目標單詞的上下文並進行one-hot編碼，fastText的輸入是多個單詞embedding向量，並將單詞的字元級別的n-gram向量作為額外的特徵；
· 從輸入層到隱藏層，CBOW會將上下文單詞向量疊加起來並經過一次矩陣乘法（線性變化）並應用啟用函式，而fastText省略了這一過程，直接將embedding過的向量特徵求和取平均；
· 輸出層，一般的CBOW模型會採用Softmax作為輸出，而fastText則採用了Hierarchical Softmax，大大降低了模型訓練時間；
· CBOW的輸出是目標詞彙，fastText的輸出是文件對應的類標。
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