2019-09-09 16:33:11
问题描述：fastText是如何进行文本分类的。
问题求解：
fastText是一种Facebook AI Research在16年开源的一个文本分类器。 其特点就是fast。相对于其它文本分类模型，如SVM，Logistic Regression和neural network等模型，fastText在保持分类效果的同时，大大缩短了训练时间。
fastText专注于文本分类，在许多标准问题上的分类效果非常好。
- 训练fastText
trainDataFile = 'train.txt'
classifier = fasttext.train_supervised(
input = trainDataFile,
label_prefix = '__label__',
dim = 256,
epoch = 50,
lr = 1,
lr_update_rate = 50,
min_count = 3,
loss = 'softmax',
word_ngrams = 2,
bucket = 1000000)
classifier.save_model("Model.bin")
在训练fastText的时候有两点需要特别注意，一个是word_ngrams，一个是loss，这两个是fastText的精髓所在，之后会提到。
在使用fastText进行文本训练的时候需要提前分词，这里的ngrams是根据分词的结果来组织架构的；
事实上在训练文本分类的时候有个副产物就是word2vec，fastText在实现文本分类的时候其实和cbow非常类似，就是把word2vec求和之后过了一个fc进行的分类。
- 使用fastText进行预测
使用fastText进行预测是非常简单的，可以直接使用下述的代码进行预测。
testDataFile = 'test.txt'
classifier = fasttext.load_model('Model.bin')
result = classifier.test(testDataFile)
print '测试集上数据量', result[0]
print '测试集上准确率', result[1]
print '测试集上召回率', result[2]
- Bag of tricks for efficient text classification
1）分层softmax：对于类别过多的类目，fastText并不是使用的原生的softmax过交叉熵，而是使用的分层softmax，这样会大大提高模型的训练和预测的速度。
2）n-grams：fastText使用了字符级别的n-grams来表示一个单词。对于单词“apple”，假设n的取值为3，则它的trigram有
“<ap”, “app”, “ppl”, “ple”, “le>”
其中，<表示前缀，>表示后缀。于是，我们可以用这些trigram来表示“apple”这个单词，进一步，我们可以用这5个trigram的向量叠加来表示“apple”的词向量。
这带来两点好处：
1. 对于低频词生成的词向量效果会更好。因为它们的n-gram可以和其它词共享。
2. 对于训练词库之外的单词，仍然可以构建它们的词向量。我们可以叠加它们的字符级n-gram向量。
- fastText 运行速度快的原因
1）多线程训练：fastText在训练的时候是采用的多线程进行训练的。每个训练线程在更新参数时并没有加锁，这会给参数更新带来一些噪音，但是不会影响最终的结果。无论是 google 的 word2vec 实现，还是 fastText 库，都没有加锁。线程的默认是12个，可以手动的进行设置。
2）分层softmax：fastText在计算softmax的时候采用分层softmax，这样可以大大提高运行的效率。
- fastText 所有可选参数
The following arguments are mandatory:
-input training file path
-output output file path
The following arguments are optional:
-verbose verbosity level [2]
The following arguments for the dictionary are optional:
-minCount minimal number of word occurrences [1]
-minCountLabel minimal number of label occurrences [0]
-wordNgrams max length of word ngram [1]
-bucket number of buckets [2000000]
-minn min length of char ngram [0]
-maxn max length of char ngram [0]
-t sampling threshold [0.0001]
-label labels prefix [__label__]
The following arguments for training are optional:
-lr learning rate [0.1]
-lrUpdateRate change the rate of updates for the learning rate [100]
-dim size of word vectors [100]
-ws size of the context window [5]
-epoch number of epochs [5]
-neg number of negatives sampled [5]
-loss loss function {ns, hs, softmax} [softmax]
-thread number of threads [12]
-pretrainedVectors pretrained word vectors for supervised learning []
-saveOutput whether output params should be saved [0]
The following arguments for quantization are optional:
-cutoff number of words and ngrams to retain [0]
-retrain finetune embeddings if a cutoff is applied [0]
-qnorm quantizing the norm separately [0]
-qout quantizing the classifier [0]
-dsub size of each sub-vector [2]