초록
본 논문은 텍스트 분류를 위한 간단하고 효율적인 기준선 모델을 탐구합니다. 실험 결과, 우리의 빠른 텍스트 분류기인 fastText는 정확도 측면에서 딥러닝 분류기와 비슷한 성능을 보이며, 학습과 평가 속도는 여러 개수 차원으로 더 빠르다는 것을 확인할 수 있었습니다. 일반적인 멀티코어 CPU를 사용하여 10억 단어 이상의 데이터를 10분 미만의 시간 내에 학습시킬 수 있으며, 312,000개의 클래스 중 50만 문장을 1분 미만의 시간 내에 분류할 수 있습니다.