下载并安装文本分析工具箱模型对于FastText英语160亿个令牌单词嵌入金宝app支持包。

FastTextWordembedding

Emb= fastTextwordembedding

EMB =具有属性的Wordembedding：维度：300词汇：[1×1000000字符串]

加载预贴的单词嵌入FastTextWordembedding。此功能需要文本分析工具箱™模型对于FastText英语160亿个令牌单词嵌入金宝app支持包。如果未安装此支持金宝app包，则该功能提供了下载链接。

Emb= fastTextwordembedding

EMB =具有属性的Wordembedding：维度：300词汇：[1×1000000字符串]

Map the words "Italy", "Rome", and "Paris" to vectors usingWord2Vec。

意大利= Word2Vec（Emb，“意大利”）；rome = word2vec(emb,“罗马”）；巴黎= Word2Vec（Emb，“巴黎”）；

绘制向量意大利 - 罗马 +巴黎一个词使用vec2word。

word = vec2word（Emb，意大利-Rome + Paris）

字=“法国”

使用验证的单词嵌入，将一系列令牌化文档转换为单词向量的序列。

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EMB = FastTextWordembedding;

加载工厂报告数据并创建一个tokenizedDocument大批。

文件名=“factoryReports.csv”;data =可读取（文件名，'texttype'，，，，'细绳'）；textdata = data.description;documents = tokenizedDocument（textData）;

使用文档将文档转换为单词向量的序列DOC2序列。TheDOC2序列默认情况下，函数左键将序列具有相同的长度。当使用高维单词嵌入转换大量文档时，填充可能需要大量的内存。为防止功能填充数据，请设置“ paddingDirection”option to'没有任何'。或者，您可以使用'Length'option.

序列= doc2序列（EMB，文档，“ paddingDirection”，，，，'没有任何'）；

查看前10个序列的大小。每个序列是d-经过-smatrix, whered是嵌入尺寸，并且s是序列中的单词向量的数量。

sequences(1:10)

ans =10×1 cell array{300×10单} {300×11单} {300×11单} {300×6单} {300×5单} {300×10 single} {300×8单} {300×9单} {300×9单} {300×7单} {300×13单}