下载并安装文本分析工具箱模型对于FastText英语160亿令牌字嵌入金宝app支持包。

fasttextwordembeddings.

emb = fasttextwordembeddings.

emb = wordembeddings与属性：维度：300词汇：[1×1000000字符串]

加载嵌入使用的预磨词fasttextwordembeddings.。此功能需要文本分析工具箱™模型对于FastText英语160亿令牌字嵌入金宝app支持包。如果未安装此支持金宝app包，则该函数提供了下载链接。

emb = fasttextwordembeddings.

emb = wordembeddings与属性：维度：300词汇：[1×1000000字符串]

用“意大利”，“罗马”和“巴黎”来映射使用Word2vec.。

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

映射矢量意大利 - 罗马+巴黎使用一个单词vec2word.。

Word = vec2word（emb，意大利 - 罗马+巴黎）

Word =“法国”

将一系列令牌化文件转换为使用佩带的单词嵌入的单词向量序列。

使用使用的倒置的Word嵌入倒置的单词fasttextwordembeddings.功能。此功能需要文本分析工具箱™模型对于FastText英语160亿令牌字嵌入金宝app支持包。如果未安装此支持金宝app包，则该函数提供了下载链接。

emb = fasttextwordembedding;

加载出厂报告数据并创建一个令人畏缩的鳕文大批。

filename =.“factoryreports.csv”;数据= readtable（文件名，'texttype'那'细绳'）;textdata = data.description;文档= tokenizeddocument（textdata）;

将文档转换为使用单词向量的序列doc2sequence.。这doc2sequence.默认情况下，默认情况下，序列具有相同的长度。使用高维文字嵌入转换大量文件时，填充可能需要大量的内存。要防止功能填充数据，请设置'paddingdirection'选择'没有任何'。或者，您可以使用使用的填充量'长度'选项。

序列= doc2sequence（mem，文件，'paddingdirection'那'没有任何'）;

查看前10个序列的大小。每个序列都是D.-经过-S.矩阵，其中D.是嵌入的维度，和S.是序列中的单词矢量的数量。

序列（1:10）

ans =.10×1个单元阵列{300×10单} {300×11单} {300×11单} {300×5单} {300×10单} {300×8单} {300×9单} {300×7单} {300×13单}