MATLAB Text Analytics Toolbox fastText English 16B词向量模型

fastText 的 16B 英文词向量模型，真挺适合搞文本和深度学习的朋友。用的是 MATLAB 的 Text Analytics Toolbox，直接上手就能跑，不用你再从零训练模型。速度快、精度还不错，尤其适合搞情感、文本分类这类任务，英文语料也蛮稳定的。

16B 的 fastText 模型，预训练好了的，不用你再自己折腾训练集。你只要加载进去，wordEmbedding一调用，词向量就来了，适合用在各种 NLP 任务里，比如文本聚类、相似度什么的。

用 MATLAB 做文本挖掘其实还挺省事，尤其你用的是 Text Analytics Toolbox，像tokenizedDocument、bagOfWords这些工具都比较成熟。模型跟这些步骤也兼容得不错，响应也快。

英文语料多的场景，比如做客户评论、新闻分类、甚至学术文献聚类，这模型都能派上用场。如果你之前用过 Python 的gensim或者fastText，这边迁移过来也不麻烦。

建议你搭配一些其他资源一起用，比如COVID19_TextAnalytics_MATLAB 源码或者带 RNN 的 Glove 词嵌入，结合实战跑一跑效果。

如果你是 MATLAB 老用户，做点轻量 NLP 任务，这个模型加载方便、速度还行；如果你是 Python 转过来的，也可以用它做个对比测试看看表现。