fasttext初学习

第一步：理解
https://www.leiphone.com/news/201608/y8rhWEglraduqcOC.html

第二步：官方文档
  fasttext库有两个主要的用例：词表征学习（应该是向量表征）和文本分类。

1.词表征学习（word representation learning）
为了获取词向量，

./fasttext skipgram -input data.txt -output model

data.txt是utf-8编码的文件，生成model.bin和model.vec. model.vec是词向量表征，model.bin是包括模型的参数信息和所有的超参数。二进制文件稍后可用于计算词向量或重新开始优化

1.2.为词外特征获取单词向量