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FastText：一种高效的文本分类器

FastText 是 Facebook 开发的一款快速文本分类器，旨在提供简单而高效的分类方法。它主要用于预测文本所属类别的概率，在垃圾邮件检测、情感分析等任务中表现优异。

FastText 的核心思想是利用 n-gram 向量的平均值来表示文本特征。其模型架构与 Word2vec 的 CBOW 模型有相似之处，但任务目标不同。CBOW 模型用于预测中心词的上下文信息，而 FastText 则专注于预测指定类别。

具体而言，FastText 将文本分割为连续的 n-gram（如单词、双词等），并将这些 n-gram 向量求平均，形成文本表示。这种方法能够有效捕捉文本的语义信息，从而实现分类任务。

与 CBOW 不同，FastText 不需要预先定义词汇向量。它直接从训练数据中学习特征，适合处理未见过大规模数据的新任务。此外，FastText 的训练过程相对简单，计算效率高，适合处理大量文本数据。

FastText 的应用场景广泛，包括但不限于垃圾邮件检测、文本分类、情感分析等。它能够快速且准确地将文本归类，帮助开发者构建高效的文本处理系统。

如果需要更详细的技术实现和应用案例，可以参考相关文档和技术博客。

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