fastText 训练和使用

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

“”

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]