下载并安装文本分析工具箱模型对于FastText英语160亿令牌嵌入万博1manbetx支持包。

fasttextwordembeddings.

emb = fastTextWordEmbedding

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

装载嵌入使用的预制单词fasttextwordembeddings.．此功能需要文本分析工具箱™模型对于FastText英语160亿令牌嵌入万博1manbetx支持包。如果未安装此支持万博1manbetx包，则该函数提供了下载链接。

emb = fastTextWordEmbedding

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

把"意大利"，"罗马"和"巴黎"这三个词标到向量上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+巴黎用一个词vec2word.．

Word = vec2word（emb，意大利 - 罗马+巴黎）

Word =“法国”

使用佩带的单词嵌入将一系列令牌文档转换为单词向量的序列。

使用使用的倒置的单词嵌入倒置的单词fasttextwordembeddings.功能。此功能需要文本分析工具箱™模型对于FastText英语160亿令牌嵌入万博1manbetx支持包。如果未安装此支持万博1manbetx包，则该函数提供了下载链接。

emb = fasttextwordembeddings;

加载出厂报告数据并创建一个tokenizedDocument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.．的doc2sequence.函数，默认情况下，左填充具有相同长度的序列。当使用高维词嵌入转换大型文档集合时，填充可能需要大量内存。为防止该函数填充数据，请设置'paddingdirection'选项'没有任何'．或者，您可以使用填充的数量“长度”选择。

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,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单元阵列{300×10单} {300×11单} {300×11单} {300×5单} {300×10单} {300×10单} {300×9单} {300×7单} {300×13单}