fastText细节及实践
fastText模型是类似CBOW的三层结构，关于这个结构的介绍，很多博客都讲了，这里我不多赘述，我主要叙述一下其中的部分细节
N-gram
输入层是文档中所有词的词向量和文档中各个单词的n-gram向量。隐藏层是这些向量的叠加平均
从输入开始，fastText和CBOW就不一样，主要在于fastText的输入还包括每个单词的n-gram。举个例子，假设某个文档中只有三个词I like apple，N-gram的N取3，那么隐藏层可表示为
这样做有什么好处？我们知道，"apple"和"apples"在通常情况下几乎是同一个意思，但是如果仅使用传统的方法，以词为单位作为输入，输入的是每个词的one-hot编码，而"apple"和"apples"的one-hot可能并没有任何关系。但如果考虑n-gram，它俩在字符级别是非常相似的，这样最终训练出来的词向量相比传统方法会更好
Hash
由于n-gram的量远比word大的多，完全存下所有的n-gram不太现实。fastText采用的是Hash桶的方式，把所有的n-gram映射到buckets个桶中，而映射到相同桶的n-gram共享同一个embedding vector，如下图所示
图中Win代表整个Embedding矩阵，其中前V行是word Embedding，后Buckets行是n-gram Embedding，每个n-gram通过hash函数之后映射到0~Bucket-1位置，得到对应的embedding向量。用哈希的方式既能保证查找时O(1)的效率，又可能把内存消耗控制在O(buckets * dim)范围内。不过这种方法潜在的问题是存在哈希冲突，不同的n-gram可能会共享同一个embedding。如果桶大小取的足够大，这种影响会很小
实践
实验的平台为google colab
首先安装fastText，可能您看到这篇文章的时候，fastText已经更新了最新版本，在这里查看最新的版本号
!wget https://github.com/facebookresearch/fastText/archive/v0.9.2.zip
!unzip v0.9.2.zip
%cd fastText-0.9.2
!make自定义一个简单的数据集，做文本分类任务，其中__label__是每个类别的默认前缀
# 0 is positive, 1 is negative
with open('train.txt', 'w') as f:
f.write('__label__0 i love you\n')
f.write('__label__0 he loves me\n')
f.write('__label__0 she likes baseball\n')
f.write('__label__1 i hate you\n')
f.write('__label__1 sorry for that\n')
f.write('__label__1 this is awful')
with open('test.txt', 'w') as f:
f.write('i like you\n')
f.write('sorry hate you\n')然后开始训练
!./fasttext supervised -input train.txt -output model -dim 2 -wordNgrams 2 -lr 0.7 -epoch 50 -loss ns -neg 2最后对测试集进行预测
!cat test.txt
!./fasttext predict model.bin test.txt