最近在一个项目里使用了fasttext[1]， 这是facebook今年开源的一个词向量与文本分类工具，在学术上没有什么创新点，但是好处就是模型简单，训练速度又非常快。我在最近的一个项目里尝试了一下，发现用起来真的很顺手，做出来的结果也可以达到上线使用的标准。
其实fasttext使用的模型与word2vec的模型在结构上是一样的，拿cbow来说，不同的只是在于word2vec cbow的目标是通过当前词的前后N个词来预测当前词，在使用层次softmax的时候，huffman树叶子节点处是训练语料里所有词的向量。
而fasttext在进行文本分类时，huffmax树叶子节点处是每一个类别标签的词向量，在训练的过程中，训练语料的每一个词也会得到对应的词向量，输入为一个window内的词对应的词向量，hidden layer为这几个词的线性相加，相加的结果作为该文档的向量，再通过层次softmax得到预测标签，结合文档的真实标签计算loss，梯度与迭代更新词向量。
fasttext有别于word2vec的另一点是加了ngram切分这个trick，将长词再通过ngram切分为几个短词，这样对于未登录词也可以通过切出来的ngram词向量合并为一个词。由于中文的词大多比较短，这对英文语料的用处会比中文语料更大。
此外，fasttext相比deep learning模型的优点是训练速度极快。我们目前使用fasttext来进行客户填写的订单地址到镇这一级别的分类。每一个省份建立一个模型，每个模型要分的类别都有1000多类，200万左右的训练数据，12个线程1分钟不到就可以训练完成，最终的分类准确率与模型鲁棒性都比较高(区县级别分类正确准确率高于99.5%， 镇级别高于98%)，尤其是对缩写地名，或者漏写了市级行政区、区县级行政区的情况也都可以正确处理。
loss function选用hs（hierarchical softmax）要比ns(negative sampling) 训练速度要快很多倍，并且准确率也更高。
wordNgrams 默认为1，设置为2以上可以明显提高准确率。
如果词数不是很多，可以把bucket设置的小一点，否则预留会预留太多bucket使模型太大。
因为facebook提供的只是C++版本的代码，原本还以为要自己封装一个python接口，结果上github一搜已经有封装的python接口了[2]。用起来特别方便，觉得还不能满足自己的使用要求，修改源码也非常方便。
对于同样的文本分类问题，后来还用单向LSTM做了一遍，输入pre-trained的embedding词向量，并且在训练的时候fine-tune，与fasttext对比，即使使用了GTX 980的GPU，训练速度还是要慢很多，并且，准确准确率和fasttext是差不多的。
所以对于文本分类，先用fasttext做一个简单的baseline是很适合的。
[1] https://github.com/facebookresearch/fastText
[2] https://github.com/salestock/fastText.py