FastText模型原理

預備知識

n-gram模型

對句子或單詞的所有長度為n的子句或子字串進行操作，如2-gram中，對「girl」的字串為「gi」,「ir」,"rl"進行操作，通常有操作如下：

cbow模型

是把單詞的高維稀疏的one-hot向量對映為低維稠密的表示的方法。

模型架構如下：

(此處有圖)

\,x_c\} h=

1c∑i

=1cx

iwh = \frac\sum_^c x_iw

h=c1i

=1∑c

w v ou

t=hw

′=[u

1,u2

,...

,uv]

v_=hw'=[u_1,u_2,...,u_v]

vout=

hw′=

[u1

,u2

,...

,uv]yi

=exp

(ui)

∑j=1

vexp

(uj)

y_i=\frac^v exp(u_j)}\\

yi=∑j

=1v

exp(

uj)

exp(

ui)

[1]中提出了fasttext模型，類似cbow模型，使用n-gram特徵代替單個詞的特徵，提取序列資訊，效果與深度學習分類器持平，但速度快得多。其模型架構如下：

損失函式為對數似然函式取負，即 min

−1n∑

i=1n

yilo

g(f(

baxi

))其中

，xi為

第i個文

檔正則化

/規範化

後的特徵

向量（b

agof

feat

ures

）a和b

是兩個權

重矩陣min-\frac\sum_^n y_ilog(f(bax_i))\\ 其中，x_i為第i個文件正則化/規範化後的特徵向量（bag\ \ of\ \ features）\\ a和b是兩個權重矩陣

min−n1

i=1

∑ny

ilo

g(f(

baxi

))其

中，xi

為第i

個文件正

則化/規

範化後的

特徵向量

（bag

offe

atur

es）a

和b是兩

個權重矩

陣nce loss（noise-contrastive estimation），雜訊對比估計。

當類別數很大時（cbow中是單詞數），softmax複雜度很高，為了更高效地進行，將softmax計算過程轉化為二分類（lr）。具體地，將單詞與真實類別的true pair、單詞與隨機類別的randomly corrupted pair送入分類器，待優化的分類器只需判斷輸入的pair是真或假即可。（主要思想與負取樣和層次softmax相同）

word2vecslightlycustomizes the process and calls itnegative sampling.

def
nce_loss
(weights,
#[num_classes, embed_size]
biases,
#[num_classes]
inputs,
#[vocab_size, embed_size]
labels,
#[vocab_size, num_true]
num_sampled, num_classes, num_true=1,
sampled_values=
none
,             remove_accidental_hits=
false
,             partition_strategy=
"mod"
,             name=
"nce_loss"
)

個人理解：對input中的每個詞，選擇對應的標籤構成正樣本對，再隨機選擇num_sampled個標籤與該詞構成負樣本對。對每個單詞對，在weights和biases中找到對應標籤的w和b，用邏輯回歸進行二分類，每個分類問題計算交叉熵

[1] bag of tricks for efficient text classification

[2] 自然語言處理中的n-gram模型詳解

[3]

FastText模型原理

fasttext工作原理

fasttext 安裝 fasttext使用筆記

筆記整合三 fastText原理剖析

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