能否利用预训练FastText词嵌入获取字符嵌入？求非RNN/CNN方案

当然可以！预训练FastText本身就和子词（字符级n-gram）深度绑定，完全不需要额外训练RNN或CNN就能得到字符嵌入。下面分享几种比简单字符平均更靠谱的方法：

1. 直接提取预训练模型中的单字符子词向量 #

FastText在训练时，会为所有出现过的子词（包括单字符，也就是1-gram）学习独立的向量表示。你可以直接从预训练模型文件中提取单个字符对应的向量——很多FastText的实现（比如官方的Python库）都支持直接查询子词向量。

举个例子，用官方fasttext库的话，可以这样做：

import fasttext

model = fasttext.load_model('cc.en.300.bin')
char_vector = model.get_word_vector('a')  # 直接获取单字符'a'的向量

这种方法最直接，而且完全复用了预训练的子词信息，缺点是如果某些生僻字符在预训练语料中出现极少，向量的鲁棒性会差一些。

2. 加权平均字符所在词的向量 #

比起简单对所有含该字符的词向量取平均，你可以给不同的词设置权重，让结果更合理：

• 频率加权：给高频词更高的权重——毕竟高频词的向量更可靠，而且字符在高频词里的语义更具代表性。
• 位置加权：如果字符出现在词的前缀/后缀（比如英文的un-、-ly），给这类词更高权重，因为FastText本来就对前缀后缀的子词更敏感，能更好捕捉字符的构词语义。
• PMI加权：基于字符和词的互信息（PMI）设置权重，衡量字符和词的关联紧密程度，关联越强的词权重越高。

3. 从词向量反推字符向量（矩阵分解法） #

如果某些字符没有单独的子词向量（比如极低频次的字符），你可以用线性代数方法从词向量反推：

1. 收集一批包含目标字符的词及其对应的FastText词向量。
2. 构建一个矩阵：每行是词向量，每列对应一个字符（存在该字符则标记为1，否则为0；或者用出现次数）。
3. 用最小二乘法求解字符向量，使得每个词向量尽可能等于其包含的字符向量的加权和。

这种方法本质是利用词向量的子词构成逻辑，反向求解字符表示，完全不需要深度学习模型，纯数值计算就能完成。

最后补充一句：简单平均的方法虽然易实现，但忽略了字符在不同词中的语义差异和重要性，上面这几种方法能让你的字符嵌入质量更高~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hEcuLE