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测试单词是否为单词嵌入或编码的成员
tf = isVocabularyWord(emb,words)
tf = isVocabularyWord(单词)
tf = isVocabularyWord()＿＿＿“IgnoreCase”,真的)
例子
特遣部队= isVocabularyWord (循证，单词）的元素是否存在单词成员词是否嵌入循证。函数返回一个逻辑数组，其中包含1（真正的)，其中单词是单词嵌入的成员。在其他地方，数组包含0（假）.默认情况下，该函数区分大小写。
特遣部队= isVocabularyWord (循证，单词）
特遣部队
循证
单词
1
真正的
0
假
特遣部队= isVocabularyWord (内附，单词）的元素是否存在单词成员是编码字吗内附。默认情况下，该函数区分大小写。
特遣部队= isVocabularyWord (内附，单词）
内附
特遣部队= isVocabularyWord (＿＿＿“IgnoreCase”,真的)使用前面的任何语法测试指定的单词是否在词汇表中，忽略大小写。
特遣部队= isVocabularyWord (＿＿＿“IgnoreCase”,真的)
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测试以确定单词是否为单词嵌入的成员。
加载预训练的词嵌入fastTextWordEmbedding函数。此功能需要文本分析工具箱™模型用于快速文本英语160亿令牌词嵌入万博1manbetx支持包。如果未安装此支持万博1manbetx包，则该函数提供下载链接。
fastTextWordEmbedding
emb = fasttextwordem寝具
emb = worddembed with properties:尺寸:300词汇:[1×999994 string]
测试单词是否“我”，“爱”,“fastTextWordEmbedding”都在嵌入这个词里。
“我”
“爱”
“fastTextWordEmbedding”
词汇= [“我”“爱”“fastTextWordEmbedding”];tf = isVocabularyWord(emb,words)
tf =1×3逻辑阵列11 10
wordEmbedding
输入词嵌入，指定为wordEmbedding对象。
wordEncoding
输入字编码，指定为wordEncoding对象。
输入单词，指定为字符串向量、字符向量或字符向量的单元数组。如果你指定单词作为字符向量，则函数将参数视为单个单词。
数据类型:字符串|字符|细胞
字符串
字符
细胞
fastTextWordEmbedding|doc2sequence|word2vec|vec2word|wordEmbedding|tokenizedDocument
doc2sequence
word2vec
vec2word
tokenizedDocument
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