总结得清晰简明，转之～

from https://blog.csdn.net/qfikh/article/details/105649650

相似：

图模型结构很像，都是采用embedding向量的形式，得到word的隐向量表达。
都采用很多相似的优化方法，比如使用Hierarchical softmax优化训练和预测中的打分速度。
不同点：

1.word2vec是一个无监督算法，而fasttext是一个有监督算法。
2.模型的输入层：word2vec的输入层是上下文单词；而fasttext 对应的整个句子/文本的单词及其n-gram特征。word2vec要求训练样本是基于上下文带有“序”的属性，而fasttext使用的是词袋模型的思想，使用的是n-gram的无序属性。
3.隐层：对于cbow，隐层采用简单的求和；对于fastText，隐层是由输入层求和并平均
4.模型的输出层：word2vec的输出层，对应的是每一个term，计算某term的概率最大；而fasttext的输出层对应的是分类的label。不过不管输出层对应的是什么内容，起对应的vector都不会被保留和使用。
5.word2vec的学习目标是得到词向量，而fasttext的学习目标是得到文本的分类结果。Word2vec的目的是得到词向量，该词向量 最终是在输入层得到，输出层对应的 h-softmax也会生成一系列的向量，但最终都被抛弃，不会使用。fastText则充分利用了h-softmax的分类功能，遍历分类树的所有叶节点，找到概率最大的label（一个或者N个）
 

Fasttext模型有个致命的问题，就是丢失了词顺序的信息，因为隐层是通过简单的求和取平均得到的。为了弥补这个不足，Fasttext增加了N-gram的特征。

 

n-gram的怎么处理：

Fasttext采用了Hash桶的方式，把所有的n-gram都哈希到buckets个桶中，哈希到同一个桶的所有n-gram共享一个embedding vector。Ref:https://blog.csdn.net/kingzone_2008/article/details/81429501

3. 字符级n-gram带来两点好处： Ref：https://zhuanlan.zhihu.com/p/129756562

对于低频词生成的词向量效果会更好。因为它们的n-gram可以和其它词共享。
对于训练词库之外的单词，仍然可以构建它们的词向量。可以叠加它们的字符级n-gram向量。
4、为什么fastText甚至可以为语料库中未出现的单词产生词向量
fastText一个重要的特性便是有能力为任何单词产生词向量，即使是未出现的，组装的单词。主要是因为fastText是通过包含在单词中的子字符substring of character来构建单词的词向量，正文中也有论述，因此这种训练模型的方式使得fastText可以为拼写错误的单词或者连接组装的单词产生词向量

 

doc2vec相比于word2vec的c-bow模型，区别点有：

训练过程中新增了paragraph id，即训练语料中每个句子都有一个唯一的id。paragraph id和普通的word一样，也是先映射成一个向量，即paragraph vector。paragraph vector与word vector的维数虽一样，但是来自于两个不同的向量空间。在之后的计算里，paragraph vector和word vector累加或者连接起来，作为输出层softmax的输入。在一个句子或者文档的训练过程中，paragraph id保持不变，共享着同一个paragraph vector，相当于每次在预测单词的概率时，都利用了整个句子的语义。
在预测阶段，给待预测的句子新分配一个paragraph id，词向量和输出层softmax的参数保持训练阶段得到的参数不变，重新利用梯度下降训练待预测的句子。待收敛后，即得到待预测句子的paragraph vector。

　　doc2vec相比于word2vec的skip-gram模型，区别点为：在sentence2vec里，输入都是paragraph vector，输出是该paragraph中随机抽样的词。

 

 

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