▲ 内容预览： 百度实现文本到语音的实时转换 Facebook 发布支持 90 种语言的预训练词向量 英伟达发布迄今为止最强核弹 GTX 1080 TI 每日推荐阅读： 高手实战演练，十大机器学习时
介绍 现在， 社交软件Facebook面临诸多挑战。Facebook每天处理大量的各种形式的文本数据，例如状态更新、评论等等。而对Facebook来说，更重要的是利用这些文本数据更好地为其用户提供服务。使用由数十亿用户生成的文本数据来计算字表示法是一个耗资巨大的任务，直到Facebook开发自己的库FastText用于词汇表现和文本分类。 在本文中，我们将看到FastText如何计算word representation并执行文本分类，它可以在几秒内完成其他算法几天才可以完成的任务，并且实现相同的功能。
英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如，我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”，但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且，这个关联可以推⼴⾄其他词汇。
在基于机器学习的文本分类中，我们介绍了几种常见的文本表示方法：One-hot、Bags of Words、N-gram、TF-IDF。这些方法存在两个共同的问题：一是转换得到的向量维度很高，需要较长的训练实践；二是没有考虑到单词与单词之间的关系，只是进行了统计。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
继续这个系列文章的第一部分（https://medium.com/orb-engineering/naacl-19-notes-practical-insights-for-natural-language-processing-applications-part-i-5f981c92af80），我们调查了NLP任务中最近的一些重要成果，比如文本相似性、文本分类、序列标注、语言生成。
1、NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用） 2、NLP︱高级词向量表达（二）——FastText（简述、学习笔记） 3、NLP︱高级词向量表达（三）——WordRank（简述） 4、其他NLP词表示方法paper:从符号到分布式表示NLP中词各种表示方法综述
选自code.facebook 机器之心编译 参与：李泽南 fastText 是 Facebook 开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法，性能比肩深度学习而且速度更快。Facebook 在此前的研究中宣称人们可以使用一个标准多核 CPU 在十分钟内完成 fastText 上 10 亿多词的训练，并在一分钟内将 50 万个句子分成 31.2 万个类别。去年 8 月，Facebook 将这一技术开源。 昨天，Facebook 人工智能研究院（FAIR）进一步拓展了 fastText
本文介绍了fastText这款基于子词（subword）的文本分类模型，该模型在文本分类任务上表现优异，具有较快的训练速度，并且支持多种语言。fastText采用子词建模，将文本拆分成子词，然后利用这些子词来训练模型。相较于word2vec和BERT等模型，fastText具有更高的训练效率和更好的性能。同时，fastText还可以用于多语言文本分类，并且不需要额外的预处理或数据标注。
word2vec, n-gram 等 word-embedding 方法选择用vector表示single word 而不考虑词根词缀之间的关系
fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具，在学术上并没有太大创新。但是它的优点也非常明显，在文本分类任务中，fastText（浅层网络）往往能取得和深度网络相媲美的精度，却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上， 能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内，能够分类有着30万多类别的50多万句子在1分钟之内。 本文首先会介绍一些预备知识，比如softmax、ngram等，然后简单介绍word2vec原理，之后来讲解fastText的原理，并
一、文本表示和各词向量间的对比 1、文本表示哪些方法？ 2、怎么从语言模型理解词向量？怎么理解分布式假设？ 3、传统的词向量有什么问题？怎么解决？各种词向量的特点是什么？ 4、word2vec和NNLM对比有什么区别？（word2vec vs NNLM） 5、word2vec和fastText对比有什么区别？（word2vec vs fastText） 6、glove和word2vec、 LSA对比有什么区别？（word2vec vs glove vs LSA） 7、 elmo、GPT、bert三者之间有什么区别？（elmo vs GPT vs bert）
设计fasttext的代码结构。思想很简单，就是先将词转换为向量形式，然后将这些向量加起来求平均。再去分类。
今天我们来看 Mikolov 大佬 2016 年的另一大巨作——fastText。2013 年大佬在 Google 开源了 Word2Vec，2016 年刚就职于 FaceBook 就开源了 fastText，全都掀起了轩然大波。
本文介绍两种更新一点的词向量，它们分别是2014年由Stanford团队发表的Glove和2017年由Facebook团队发表的fastText
在本文中，我们将研究FastText，它是用于单词嵌入和文本分类的另一个极其有用的模块。
导读：Facebook声称fastText比其他学习方法要快得多，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”，特别是与深度模型对比，fastText能将训练时间由数天缩
在前面，我们已经介绍和比较了 word-level 和 character-level 的优缺点，并根据其特点，提出一种介于 word-level Model 和 Character-level 之间的 Model —— Subword Model。
NLP是人工智能领域历史较为悠久的领域，但由于语言的复杂性（语言表达多样性/歧义/模糊等等），如今的发展及收效相对缓慢。比尔·盖茨曾说过，"NLP是 AI 皇冠上的明珠。" 在光鲜绚丽的同时，却可望而不可及（...）。
语音中，用音频频谱序列向量所构成的矩阵作为模型的输入；在图像中，用图像的像素构成的矩阵数据作为模型的输入。这些都可以很好表示语音/图像数据。而语言高度抽象，很难刻画词语之间的联系，比如“麦克风”和“话筒”这样的同义词，从字面上也难以看出这两者意思相同，即“语义鸿沟”现象。
自然语言处理中一个很常见的操作就是文本分类，比如一组新闻文本，通过分类模型，将新闻文本分为政治、体育、军事、娱乐、财经等等几大类。那么分类第一步就是文本向量化，前一篇博客讲了一些，本文可以说是前文的实践版本。本文主要介绍一些常见的文本分类模型，说是介绍，其实主要以代码和结果为主，并不会详细的介绍每个算法的思想、原理、推导过程等，那样的话，估计可以写一个7、8篇的系列了，另外我也发现很多博客都是理论为主，代码非常少，给人的感觉就是这件事我弄明白了，但具体如何干不知道，讲的似乎很难、很神秘，没有相应代码，让人望而生畏。所以本文还是偏工程一些，阅读本文的同学希望已经有了这些文本分类算法的理论基础。先说说我用的数据，约20万短文本，包含8个大类，分别为：餐饮、交通、购物、娱乐、居家等，每个大类约25000条数据，文本平均20个字左右，最短的文本仅有2个字。如下面所示：
目前无论在CV领域还是NLP领域，预训练都是一个很普遍和普适的方法。我们都知道深度学习的模型越庞大，模型参数越多，为了避免过拟合就需要相应大规模的数据集，但对于很多任务而言，样本标注的成本昂贵。相反，大规模无标签数据库相对容易建立，为了充分利用这些无标记数据，我们可以先使用它们在其他一些任务上学习一个好的特征表示，再用于训练目标任务。
摘要：本篇从理论到实践介绍了Facebook开源的FastText模型。首先介绍了背景，由于工作需要对当前语音助手红线模型进行优化，而当前模型使用的是FastText模型；然后从理论方面重点介绍了FastText模型，主要用于词向量训练和文本分类任务中，因为速度快和不错的效果所以广泛应用在工业界。FastText模型结构简单，将词向量和n-gram特征作为模型输入，进行求和取平均即可得到语义向量特征，最后接一个softmax进行分类；最后从源码实践的角度介绍了FastText文本分类流程。对于想了解FastText模型并且应用到线上文本分类任务中的小伙伴可能有所帮助。
若你是做NLP的，一定对词向量很亲切，若你是做推荐的，对词向量也一定不会陌生，以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/83041424
github：https://github.com/facebookresearch/fastText pypi：https://pypi.org/project/fasttext/
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80076720 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1607.01759v2.pdf
glove： NLP︱高级词向量表达（一）——GloVe（理论、相关测评结果、R&python实现、相关应用） 极简使用︱Glove-python词向量训练与使用
本次文章将主要介绍fastText模型，首先会从模型的简介开始，然后进行模型原理分析，最后与Wordvec（跳字模型（Skip-Gram）、连续词袋模型（CWOB））做对比。
之前介绍的模型都是基于词向量的, 那么能不能换一个角度来表示语言。说英文的时候, 每个单词都是由音节构成的, 而人们听到了连续的音节就可以理解其中的含义, 而音节显然比词粒度更细。
在自然语言处理（NLP）中，我们经常将词映射到包含数值的向量中，以便机器可以理解它。词嵌入是一种映射，允许具有相似含义的单词具有相似的表示。本文将介绍两种最先进的词嵌入方法，Word2Vec和FastText以及它们在Gensim中的实现。
当时正好在刷一个比较有趣的task，结果发现奇奇怪怪的tricks可以带来不少的性能收益。再加上后来为了验证一个小idea跑了一堆公开的文本分类数据集，虽然idea没有多亮，倒是积累和摸索了不少刷性能的tricks╮(￣▽￣””)╭然后呢，小夕后续又用这些tricks刷了不少相关的比赛（哪怕是文本匹配这种特殊的文本分类问题），发现baseline+一堆tricks+简单集成就可以随随便便刷到一个文本分类的水比赛的top10甚至top3，甚感调参和tricks的重要性。
但是，如果你对用机器学习构建生产软件感兴趣，那么可以使用的资源就少多了。把机器学习应用到生产中的基础设施挑战根本就没有那么丰富的写作内容。
来源 | TowardsDataScience 译者 | Revolver 【磐创AI导读】：本文是对fasttext的一个详细介绍。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 fasttex
最终预测的主题结果, 存放在data/test_predict_aspect_ensemble.txt中。
自然语言处理（NLP）是一门交叉学科领域，涵盖了计算机科学、人工智能、语言学等多个学科。它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言的方式，从而创建与人类之间的自然、无缝的交互。
近日 FAIR 实验室在官方博客中指出，目前 fastText 资料库已经能够在智能手机及小型电脑上使用，而且内存只需要几百千字节，充分增强了 fastText 的延展性。 为实现这一目的，FAIR 实验室需要尽可能减少 fastText 模型在运转时所消耗的内存。Facebook 的 FAISS 团队与 fastText 团队进行合作，发布论文《FastText.zip: Compressing Text Classification Models》（FastText.zip:压缩文本分类模型），能够克服
【新智元导读】作为最大的社交网站，每天Facebook上，用户分享的信息超过几十亿。为了利用这些数据，Facebook使用了各种各样的工具来对文本进行分类。传统的分类方法，比如深度神经网络，准确率虽高，但是却需要较长的训练时间。今天，Facebook AI实验室FAIR 宣布将把其研发的文本分析工具fastText进行开源。fastText 既可以用于文本分类，又能用于学习词汇向量表征。在文本分类的准确率上，fastText与一些常用的深度学习工具不相上下，但是在时间上却快很多：模型训练时间从几天减少到几秒
这两个改变都是为了做分类，第一个不需要解释，第二个做文本分类只需要考虑一次整个句子的特征就行，所以不使用滑动窗口，这也是为了降低计算复杂度。
如果你是个Android入门开发者，去Stack Overflow论坛去寻找上非常热门的Android开发问题，很快会有别人贴出一段代码。
来自 | AI研习社 作者 | WBLUE 词嵌入和句子嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统的重要组成部分。它们在定长的密集向量中编码单词和句子，以大幅度提高文本数据的处理性能。 下载方式 方式一 点击阅读原文 方式二 对话框回复“20180624” 对通用嵌入的追求是一大趋势：在大型语料库上预训练好的嵌入，可以插入各种下游任务模型（情感分析、分类、翻译等），通过融合一些在更大的数据集中学习得到的常用词句表示，自动提高它们的性能。 这是一种迁移学习。最近，迁移学习被证明可以大幅度提高
它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子，以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。
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
Fasttext是FaceBook开源的文本分类和词向量训练库。最初看其他教程看的我十分迷惑，咋的一会ngram是字符一会ngram又变成了单词，最后发现其实是两个模型，一个是文本分类模型[Ref2]，表现不是最好的但胜在结构简单高效，另一个用于词向量训练[Ref1]，创新在于把单词分解成字符结构，可以infer训练集外的单词。这里拿quora的词分类数据集尝试了下Fasttext在文本分类的效果, 代码详见 https://github.com/DSXiangLi/Embedding
在深度学习遍地开花的今天，浅层的网络结构甚至是传统的机器学习算法被关注得越来越少，但是在实际的工作中，这一类算法依然得到广泛的应用，或者直接作为解决方案，或者作为该问题的baseline，fastText就是这样的一个文本分类工具。fastText是2016年由facebook开源的用于文本分类的工具，fastText背后使用的是一个浅层的神经网络，在保证准确率的前提下，fastText算法的最大特点是快。
当工程师能够轻松获取代码示例，指导其完成特定编程任务时，他们的工作效率会显著提高。例如，对于「如何以编程方式关闭或隐藏安卓软键盘？」这类问题，工程师可以从 Stack Overflow 等常用网站上获取可用信息。但是当问题涉及专有代码或 API（或者用不常用编程语言写的代码）时，工程师需要不同的解决方案，因为在常用论坛上可能找不到这方面的答案。
AI 科技评论按：这篇文章来自自然语言处理以及机器学习专家、Huggingface 的技术负责人 Thomas Wolf，介绍了文本嵌入的重点知识和最新趋势。 AI 科技评论编译如下。
CIPS2016 中文信息处理报告《第五章 语言表示与深度学习研究进展、现状及趋势》第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35，其中：
AI 研习社按：这篇文章来自自然语言处理以及机器学习专家、Huggingface 的技术负责人 Thomas Wolf，介绍了文本嵌入的重点知识和最新趋势。 AI 科技评论编译如下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
