FastText实战天池新闻文本分类比赛

FastText的精髓在于将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。

上面是业界大佬们对FastText模型的高度总结，看起来是不是特别简单？然而，模型的输入到底是什么？为什么要引入n-gram向量？文档的词以及n-gram向量是怎么叠加的？为什么它训练速度快并且性能很好？这些问题一直困扰着我，今天就来深扒一下。

 一、理论基础

FastText是facebook开源的一个快速文本分类器，在提供简单高效的文本分类和表征学习方法的同时，性能比肩深度学习并且训练速度非常快，往往可以作为文本分类场景下的baseline。其模型非常简单，和word2vec的cbow模型很相似，不同点在于cbow预测的是中心词，而fasttext预测的是文本标签。

上图是论文中模型的架构，其模型输入 = 句子本身 + n-gram额外特征。举个例子：我喜欢她。我们对这句话分词后得到：我，喜欢，她。其对应的bi-gram特征为：我喜欢，喜欢他。那么模型的输入变为：我，喜欢，她， 我喜欢，喜欢她。这样做一方面引入了更多字符特征，另一方面解决了词顺序的问题，毕竟我喜欢她和她喜欢我还不是同一个意思。Tri-gram以此类推。

由于每个句子的长度不同，为了便于建模，需要把每个句子填充到相同的长度。如果只使用常见的10000的词（数据预处理后），我们需要把它映射到2-10002之间的整数索引，其中1是留给未登录词，0是用来填充长度。此外，如果数据量很大且句子较长，会引起n-gram数据组合爆炸的问题，原论文中通过采用hash映射到1到K之间来解决这个问题(具体见下面的模型优化章节)，同时为了避免和前面的汉字索引出现冲突，哈希映射值一般会加上最大长度的值，即映射到10003-10003+k之间。所以模型的输入长度 = 句子填充长度 + 哈希映射值 = 10003 + k。

数据转换索引后，模型会经过Embedding层，将索引映射为稠密向量，那么模型是如何求平均的呢？这里参考Keras官方实现的fasttext的文本分类文档:

model = Sequential()

# 我们从有效的嵌入层开始，该层将 vocab 索引映射到 embedding_dims 维度
model.add(Embedding(max_features,
                    embedding_dims,
                    input_length=maxlen))

# 我们添加了 GlobalAv