FastText

fastText模型架构和word2vec中的CBOW很相似， 不同之处是fastText预测标签而CBOW预测的是中间词，即模型架构类似但是模型的任务不同。
word2vec将上下文关系转化为多分类任务，进而训练逻辑回归模型，这里的类别数量|V|词库大小。通常的文本数据中，词库少则数万，多则百万，在训练中直接训练多分类逻辑回归并不现实。word2vec中提供了两种针对大规模多分类问题的优化手段， negative sampling 和hierarchical softmax。在优化中，negative sampling 只更新少量负面类，从而减轻了计算量。hierarchical softmax 将词库表示成前缀树，从树根到叶子的路径可以表示为一系列二分类器，一次多分类计算的复杂度从|V|降低到了树的高度

FastText模型框架

注意：此架构图没有展示词向量的训练过程。可以看到，和CBOW一样，fastText模型也只有三层：输入层、隐含层、输出层（Hierarchical Softmax），输入都是多个经向量表示的单词，输出都是一个特定的target，隐含层都是对多个词向量的叠加平均。不同的是，CBOW的输入是目标单词的上下文，fastText的输入是多个单词及其n-gram特征，这些特征用来表示单个文档；CBOW的输入单词被onehot编码过，fastText的输入特征是被embedding过；CBOW的输出是目标词汇，fastText的输出是文档或句子对应的类别。

FastText为了加速训练，同样采用了hierarchical softmax优化。
为了考虑到词顺序的信息，FastText增加了N-gram的特征。 而CBOW的隐层是通过将上下文词简单的求和取平均得到的，没有考虑词序问题。

N-gram特征

n-gram是基于语言模型的算法，基本思想是将文本内容按照子节顺序进行大小为N的窗口滑动操作，最终形成窗口为N的字节片段序列。而且需要额外注意一点是n-gram可以根据粒度不同有不同的含义，有字粒度的n-gram和词粒度的n-gram，下面分别给出了字粒度和词粒度的例子：

我来到达观数据参观 bigram特征：我来 来到 到达 达观 观数 数据 据参 参观 trigram特征：我来到 来到达 到达观 达观数 观数据 数据参 据参观

我 来到 达观数据 参观 bigram特征：我/来到 来到/达观数据 达观数据/参观 trigram特征：我/来到/达观数据 来到/达观数据/参观

对于英文，字符级别的n-grams来表示一个单词，例如“apple”，假设n的取值为3，则它的trigram有：

““

其中<表示前缀，>表示后缀，我们可以使用这5个trigram的向量叠加来表示“apple”的词向量。

FastText将N-gram当成一个词，也用embedding向量来表示，在计算隐层时，把N-gram的embedding向量也加进去求和取平均。举个例子来说，假设某篇文章只有3个字，W1，W2和W3，N-gram的N取2，w1、w2、w3以及w12、w23分别表示词W1、W2、W3和bigram W1-W2，W2-W3的embedding向量，那么文章的隐层可表示为：

通过back-propogation算法，就可以同时学到词的Embeding和n-gram的Embedding。

具体实现上，由于n-gram的量远比word大的多，完全存下所有的n-gram也不现实。FastText采用了Hash桶的方式，把所有的n-gram都哈希到buckets个桶中，哈希到同一个桶的所有n-gram共享一个embedding vector。如下图所示：

图中Win是Embedding矩阵，每行代表一个word或N-gram的embeddings向量，其中前V行是word embeddings，后Buckets行是n-grams embeddings。每个n-gram经哈希函数哈希到0-bucket-1的位置，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。

优缺点

从上面来看，使用n-gram有如下优点
1、为罕见的单词生成更好的单词向量：根据上面的字符级别的n-gram来说，即是这个单词出现的次数很少，但是组成单词的字符和其他单词有共享的部分，因此这一点可以优化生成的单词向量
2、缓解OOV问题，在词汇单词中，即使单词没有出现在训练语料库中，仍然可以从字符级n-gram中构造单词的词向量
3、n-gram可以让模型学习到局部单词顺序的部分信息, 如果不考虑n-gram则便是取每个单词，这样无法考虑到词序所包含的信息，即也可理解为上下文信息，因此通过n-gram的方式关联相邻的几个词，这样会让模型在训练的时候保持词序信息

但正如上面提到过，随着语料库的增加，内存需求也会不断增加，严重影响模型构建速度，针对这个有以下几种解决方案：
1、过滤掉出现次数少的单词
2、使用hash存储
3、由采用字粒度变化为采用词粒度