一：fasttext原理
fastText简而言之，就是把文档中所有词通过lookup table变成向量，取平均后直接用线性分类器得到分类结果。fastText和ACL-15上的deep averaging network [1] (DAN，如下图)非常相似，区别就是去掉了中间的隐层。两篇文章的结论也比较类似，也是指出对一些简单的分类任务，没有必要使用太复杂的网络结构就可以取得差不多的结果。
有两个tricks，文章使用了Hierarchical softmax（分层softmax）和n-gram features
1：Hierarchical softmax
就是类别较多时，通过构建一个Huffman编码树来加速softmax layer的计算，和之前word2vec中的trick是相同的
并且时间复杂度为O(hlog2(k))；
2： N-gram features
只用unigram的话会丢掉word order信息，所以通过加入N-gram features进行补充，用hashing来减少N-gram的存储。
二：fasttext代码实现例子
1：词向量模型学习
文本分类
classifier=fasttext.supervised('data.train.txt','model')
data.train.txt是一个含有训练句子，每行加上标签的文本文件，默认情况下，假设标签的话，前缀
字符串_label_.
输出model.bin 和model.vec
