FastText是一个快速文本分类算法，与基于神经网络的分类算法相比有以下优点：
1、FastText在保持高精度的情况下加快了训练速度和测试速度
2、FastText不需要预训练好的词向量，FastText会自己训练词向量
3、FastText两个重要的优化：Hierarchical Softmax、N-gram
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。下面我们先看一下CBOW的架构：
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模型架构：其中x1,x2,…,xN−1,xN表示一个文本中的n-gram向量，每个特征是词向量的平均值。这和前文中提到的cbow相似，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的输出是文档对应的类标。
三、层次softmaxsoftmax函数常在神经网络输出层充当激活函数，目的就是将输出层的值归一化到0-1区间，将神经元输出构造成概率分布，主要就是起到将神经元输出值进行归一化的作用，下图展示了softmax函数对于输出值z1=3,z2=1,z3=-3的归一化映射过程。
在标准的softmax中，计算一个类别的softmax概率时，我们需要对所有类别概率做归一化，在这类别很大情况下非常耗时，因此提出了分层softmax(Hierarchical Softmax),思想是根据类别的频率构造霍夫曼树来代替标准softmax，通过分层softmax可以将复杂度从N降低到logN，下图给出分层softmax示例：
在层次softmax模型中，叶子结点的词没有直接输出的向量，而非叶子节点都有响应的输在在模型的训练过程中，通过Huffman编码，构造了一颗庞大的Huffman树，同时会给非叶子结点赋予向量。我们要计算的是目标词w的概率，这个概率的具体含义，是指从root结点开始随机走，走到目标词w的概率。因此在途中路过非叶子结点（包括root）时，需要分别知道往左走和往右走的概率。例如到达非叶子节点n的时候往左边走和往右边走的概率分别是：
以上图中目标词为w2为例：
到这里可以看出目标词为w的概率可以表示为：
其中θn(w,j)是非叶子结点n(w,j)的向量表示（即输出向量）；h是隐藏层的输出值，从输入词的向量中计算得来；sign(x,j)是一个特殊函数定义：
此外，所有词的概率和为1，即：
最终得到参数更新公式为：
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
相应的bigram特征为：
我来 来到 到达 达观 观数 数据 据参 参观
相应的trigram特征为：
我来到 来到达 到达观 达观数 观数据 数据参 据参观
注意一点：n-gram中的gram根据粒度不同，有不同的含义。它可以是字粒度，也可以是词粒度的。上面所举的例子属于字粒度的n-gram，词粒度的n-gram看下面例子：
我 来到 达观数据 参观
相应的bigram特征为：
我/来到 来到/达观数据 达观数据/参观
相应的trigram特征为：
我/来到/达观数据 来到/达观数据/参观
对于文本句子的n-gram来说，如上面所说可以是字粒度或者是词粒度，同时n-gram也可以在字符级别工作，例如对单个单词matter来说，假设采用3-gram特征，那么matter可以表示成图中五个3-gram特征，这五个特征都有各自的词向量，五个特征的词向量和即为matter这个词的向其中“<”和“>”是作为边界符号被添加，来将一个单词的ngrams与单词本身区分开来：
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、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
现在抛开那些不是很讨人喜欢的公式推导，来想一想FastText文本分类的核心思想是什么？
仔细观察模型的后半部分，即从隐含层输出到输出层输出，会发现它就是一个softmax线性多类别分类器，分类器的输入是一个用来表征当前文档的向量；模型的前半部分，即从输入层输入到隐含层输出部分，主要在做一件事情：生成用来表征文档的向量。那么它是如何做的呢？叠加构成这篇文档的所有词及n-gram的词向量，然后取平均。叠加词向量背后的思想就是传统的词袋法，即将文档看成一个由词构成的集合。
于是FastText的核心思想就是：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。这中间涉及到两个技巧：字符级n-gram特征的引入以及分层Softmax分类。
参考：
https://blog.csdn.net/feilong_csdn/article/details/88655927
https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-12-03-6
