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9、 結論

在小節中，詳細展示了如果在wikipedia上獲得詞向量，對于其他語言也都可以同樣運行，下面網址提供了fastText在詞向量上的多個預訓練模型，可以參考使用預訓練模型網址

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默認值可能因模型不同，例如單詞表示模型skip gram和cbow使用默認的minCount為5?

上面這張圖的參數是老版的，因為現在都用word_ngrams;正確的應該如圖所示：

從本質上出發，直接從安裝包的源頭尋找：
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的fastText原理和文本分类实战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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