【学而不思则罔，思维不学则怠】
2023.9.28
关于fasttext的原理及实战文章很多，我也尝试在自己的任务中进行使用，是一个典型的短文本分类任务，对知识图谱抽取的实体进行校验，判断实体类别是否正确，我构建了27000个样本，3种类别（A，B，C），经过调参，最好的F1只有0.61，感觉这就是它的天花板了，在网上看到很多人在自己的场景中都能达到0.8、0.9之类的，我就在想，为什么我这个提不上去。
可能的原因有一下几个：
1.数据量不够？
比如知乎有个人做7分类的数据量也差不多，但他的性能很不错。
相比较而言，我这边每类样本接近1W，我个人感觉对于这个轻量级模型是够了。
2.类别不均衡导致？
我这边三中类别的数据比例分别是1:1:0.7，应该还好，不算很极端的类别不均衡。
Q：fasttext对类别不均衡敏不敏感？
敏感
3.数据中有噪声？
数据中是有噪声，会有那种错误分类的样本存在，但应该不是很多。
4.F1被平均？
我用过测试发现，算法在我应用场景中，基本上能把错误分类的A给识别出来并进行准确分类，但是会把正确的B给错误分类成A，而且比例比较高。
说明B很容易被分类为A，B这个类别的P应该不高，算法对三种类别的分类性能不一致，0.61是被平均的结果（待验证）
5.文本太长了，N-gram无法准确捕捉语义信息？
网上的一种主流声音是fasttext适合短文本分类，究其原因是fast对于语序特征不能很好的提取，虽然它考虑用n-grams来捕捉一些语序特征（即图中的N-gram特征），但N通常不会太大，如2-3，这样小的一个窗口，是很难捕捉长距离的语义信息的。（多说一点，transformer和bert添加了专门的位置编码来记录语序信息）
如下面的句子：
- 这电影不是很好看，但我还是很喜欢它
- 这电影是很好看，但我还是不喜欢它
- 我不喜欢这电影，但它还是很好看
其中第1、3句整体极性是positive，但第2句整体极性就是negative。
分析上述例子：
- 在词向量特征层面，三个句子非常接近，很难区分
- 在N-gram特征层面，比如N=3，会发现第2句和第3句也很难区分。
因此，fasttext只是通过简单的取向量的平均来作为s句向量进行分类，很难学出词序对句子语义的影响。
换句话说，fasttext不适合这类对语序特征敏感的场景。
我的场景中有一些比较接近但类别不同的短文本，如“方向盘”为A，“打方向”、“打方向盘”为C，这类文本很可能会导致分类混淆。（待验证）
6.文本太短了，N-Gram特征无法准确用于分类？
我数据中有很多文本的长度比较短，甚至只有一两个字，：“异响”，“亮”，“不亮”，针对这类文本，fast的N-gram有效吗？
（待验证）
