业界 | Facebook发布新版fastText：拓展至移动端，加入教程

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fastText 是 Facebook 开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法，性能比肩深度学习而且速度更快。 Facebook 在此前的研究中 宣称人们可以使用一个标准多核 CPU 在十分钟内完成 fastText 上 10 亿多词的训练，并在一分钟内将 50 万个句子分成 31.2 万个类别。去年 8 月，Facebook 将这一技术开源。

昨天，Facebook 人工智能研究院（FAIR）进一步拓展了 fastText 的应用范围，他们发布了支持 294 种语言的预训练矢量文件包，并配有两个快速入门教程，为学生、软件开发者和机器学习研究人员提供了更多支持。同时，随着 fastText 模型内存使用量的减少，它现在已经可以装进手机和树莓派这样的小型计算设备中了。

在小内存设备上的 fastText

为了让更多人和应用在移动端享受到 fastText 带来的便利，Facebook 本次推出的新版本降低了 fastText 模型的内存需求。基于早期版本 fastText 构建的模型通常需要几 G 的内存，而新版本只需要数百 Kb。

FAIR 团队的研究者们通过最近发布的 FAISS（一种用于高维度向量相似性搜索和聚类的开源库）压缩了 fastText 模型和内存使用量。对此，研究团队发表了一篇论文《FastText.zip: Compressing Text Classification Models》描述了两个研究项目的整合研究。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1612.03651.pdf

简单且最棒的文本分类器

fastText 旨在让开发者、研究者和学生们能够快速上手。它的速度特性可以让你快速迭代产品，并在没有专门硬件的情况下优化你的模型。fastText 模型可以在任何多核 CPU 上用不到几分钟的时间训练超过十亿单词，或在不到一分钟时间里将五十万个句子分类成几百到数千个类。

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