提出一种适用于短文本分类的多基模型框架Bagging fastText(B f).它是一种基于自举汇聚法的快速文本分类算法的框架.以fastText为基模型,运用集成学习思想,设置最优超参数并训练出多个基模型组成多基模型,再通过投票机制获取最终类别.对商品名称短文本分类的实验结果表明,提出的B f比fastText、朴素贝叶斯传统文本分类算法、文本卷积神经网络(TextCNN)算法的分类效果更优.