使用TorchText加载FastText预训练的词和子词嵌入的方法是什么？

导入需要的库和模块：

import torch
import torchtext
from torchtext.vocab import Vectors
下载预训练的FastText嵌入文件（例如，使用英语预训练的嵌入文件）：
url = 'https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-english/wiki-news-300d-1M.vec.zip'
import urllib.request
import os
file_path = 'embeddings.vec.zip'
urllib.request.urlretrieve(url, file_path)
import zipfile
with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall('.')
os.remove(file_path)
使用Vectors模块加载FastText嵌入文件：
vector_cache = './'
vectors = Vectors(name='embeddings.vec', cache=vector_cache)
定义TorchText的Field和数据集：
TEXT = torchtext.data.Field(lower=True, include_lengths=True, batch_first=True)
LABEL = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False, batch_first=True)
train, val, test = torchtext.datasets.SNLI.splits(text_field=TEXT,
                                                    label_field=LABEL,
                                                    train_subtrees=False,
                                                    filter_pred=lambda ex: ex.label != '-')
构建词汇表并将FastText嵌入添加到词汇表中：
TEXT.build_vocab(train, val, test, vectors=vectors)
查看构建的词汇表及其大小：
print(f"Unique tokens in TEXT vocabulary: {len(TEXT.vocab)}")
查看FastText嵌入的维度：
print(f"Embedding dimension: {vectors.dim}")
使用这些步骤，我们现在可以使用TorchText加载FastText预训练的词和子词嵌入，并将其添加到数据集的词汇表中，以便使用它们进行文本