【自然语言处理之文本分类】——GloVe和FastText_词频 glove

【自然语言处理之文本分类】——GloVe和FastText

GloVe

GloVe（Global Vectors for Word Representation）它是一个基于全局词频统计（count-based & overall statistics）的词表征。

GloVe 官方提供的预训练词向量：
https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

FastText

FastText 是 word2vec 衍生物，都基于 CBOW 模型。是词向量模型也是一个快速的文本分类方法。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：“<ap”, “app”, “ppl”, “ple”, “le>”。

ps:上图参考https://blog.csdn.net/weixin_36604953

FastText 模型架构和 word2vec 的 CBOW 模型架构非常相似,与 CBOW 一样，FastText 模型也只有三层：输入层、隐含层、输出层（Hierarchical Softmax），输入1 x~ Nx为输入每个单词 Char-level 的 N-gram 向量。

训练过程与 CBOW 一样，只不过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 one-hot 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别。

网上有提供了三个预训练的词向量：

1. wiki-news-300d-1M.vec.zip: 在维基百科 2017、UMBC webbase 语料库和statmt。
   org 新闻数据集中(16B tokens)训练的 100 万个词向量。

2. wiki-news-300d-1M-subword.vec.zip: 在维基百科 2017、UMBC webbase 语料库和 statmt.org 新闻数据集(16B tokens)中包含子单词信息训练的100 万个词向量。

3. crawl-300d-2M.vec.zip: 在 Common Crawl 训练的 200 万个词向量(600B tokens)。