fastext可以用于文本分类。
fasttext其实是在word2vec的基础上，修改了底层的特征表示。引入了ngram以及BPE。
fasttext使用x1,x2…xn表示一个ngram向量，原本使用一个向量可以表示一个词，这里需要使用多个向量来表示一个词；然后再使用全部的ngram去预测指定的类别。
引入了层级softmax，在做对很多个类别的分类预测时，由于频率更高的类别，具有更浅的深度，所以时间复杂度更低。
BPE(byte pair encoder)字节对编码，可以解决oov的问题。主要实现方法是在英文中，通过把语料中的单词，按照character拆分成单个，统计词频，将出现高于一定词频的subword补充入词典。
ngram，在fasttext总使用的ngram，是subword。
层级softmax，将对所有类别坐归一化变为对哈夫曼树的节点做归一化，复杂度从N降低到了logN。
参考： https://blog.csdn.net/feilong_csdn/article/details/88655927
