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查漏补缺之（一）—— fasttext与TextCNN

最近查看自己的博客，发现自己居然没有 fasttext与TextCNN的相关博客，正可谓左青龙右白虎王朝马汉在中间，没有这两位怎么能行呢？午休之前安排！

但需要提前说明的是，本篇博客不深入探究Fasttext与TextCNN的细节，只是基于既有知识点进行拓展解释，以期触类旁通。

fastText

fastText的核心思想是：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多分类得到其所属的类别label。

查漏补缺之（一）—— fasttext与TextCNN_第1张图片

整个过程类似于CBOW，以下是两者的一些区别和联系：

fastText CBOW
作用 主要用于分类，也可用于词向量训练 主要用于训练词向量
输入 表征单个文档的多个单词及字符级n-gram特征，被embedding过 目标单词的上下文，被onehot编码过
过程 将一个句子所有词做平均，提取的是句子的特征，利用全部的n-gram去预测指定类别label 将window_size的上下文词的向量做平均，提取的是上下文词特征，然后根据周围词预测中心词
输出 目标词汇的概率分布 文档对应类别的概率分布
其

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