fasttext,从名字就是可以看得出来这个是一个快速文本分类器，该算法由facebook在2016年开源，提供了简单高效的文本分类，效果堪比深度学习；这些比较在作者的原始paper上可以得出结果；
这里只是做一个简短的介绍，这个是words2vec衍生出来的一个算法；这个算法的作者也是words2vec作者，他认为
原始论文：https://arxiv.org/pdf/1607.01759v3.pdf
模型图如下
从这个模型图上来看是属于一个一层的神经网络，也分收入层，隐藏层，和输出层；输入层中的词和词组构成特征向量，再将特征向量通过线性变换映射到隐藏层，隐藏层通过求解softmax函数求解各个类别的概率，水平有限，具体各位可以直接看paper;
这里主要讲解在python中如何安装这个fasttext,使用的话我环境因为win和linux两边的环境还未一致，所以，就暂时不介绍使用，目前我查阅资料的话目前是在win上还没找到在解决方案，所以要装fasttext这个第三方包需要在linux上和Mac上，python的版本必须也要2.7以上，必须支持编译C++11；
因为在centos上，默认的gcc版本为4.4.7，这样就没办法编译，所以查找资料如何升级gcc就是重中之重；因为有个社区专家说是没在centos上装成功的时候，自己的心是凉了一大截的，不过我不信邪；所以就尝试了centos上，因为自己的工作环境就是centos上；
所以一开始我是请求百度的
结果美如画，因为很多，觉得大众的智慧是不可战胜的；
点进去看，大部分的流程都是这样，感觉好像没什么问题一样；不过安装到后面的时候，就当我make install 这个步骤的时候，事实告诉我，很多东西想得太简单；
不好意思，好像没保存bug,不过好像是某个工具没装，然后自己又百度一下，发现真的太复杂了，好像感觉fasttext的使用和我好遥远；
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然后找打了一个清新脱俗的升级gcc的方法，文章简短，没有太多复杂的流程，一看就觉得我发现了我的初恋；心花怒放，不过还没试试一下结果如何；反正死马当活马医。如果用不了fasttext，那我就用朴素贝叶斯模型去给文本分类，反正这个模型效果应该也不差；
这里使用的是devtools工具；这个工具很方便；直接上linux命令
wget http://people.centos.org/tru/devtools-2/devtools-2.repo
mv devtools-2.repo /etc/yum.repos.d
yum install devtoolset-2-gcc devtoolset-2-binutils devtoolset-2-gcc-c++三个安装包会被装在 /opt/rh/devtoolset-2/root/ 中
mv /usr/bin/gcc /usr/bin/gcc-4.4.7
mv /usr/bin/g++ /usr/bin/g++-4.4.7
mv /usr/bin/c++ /usr/bin/c++-4.4.7
ln -s /opt/rh/devtoolset-2/root/usr/bin/gcc /usr/bin/gcc
ln -s /opt/rh/devtoolset-2/root/usr/bin/c++ /usr/bin/c++
ln -s /opt/rh/devtoolset-2/root/usr/bin/g++ /usr/bin/g++
gcc --v就这几行的命令，就解决我的难题，百度大神真的好多；最后查看我的版本gcc版本
在看看我们使用Pip 安装fasttext情况
好了，大功告成；今天可以给自己加个鸡腿了，明天再使用fasttext训练模型看看
文章中如果有错还请指出，可能打字太快出现错别字，或者说的不对的地方纯属失误，请以paper为主
