fasttext是個好東西，是由facebook在2016年推出的一個訓練詞向量的模型。相比於之前Google的word2vec，fasttext可以解決out of vocabulary的問題。fasttext還能夠用於有監督的文字分類。更讚的是，facebook提供了200多種語言的預訓練模型和詞向量。
　　具體操作可以使用pyfasttext模組實現。

　　程式碼如下：

1 from pyfasttext import FastText
2 # 加載出現的模型
3 model = FastText('./ch_data.bin')
4 #詞表示學習
5 model.skipgram(input='
 
data.txt', output='model', epoch=100, lr=0.7)
6 # model.cbow(input='data.txt', output='model', epoch=100, lr=0.7)
7 # 詞向量
8 model['dog']

輸出：

array('f', [-1.308749794960022, -1.8326224088668823, ...])

之後根據你的需要，將詞向量用在什麼地方由自己決定。

注意：pyfasttext,執行在linux和mac系統上
　　　fasttext,執行在windows上