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文档text2vec是一个R语言包，为文本分析和自然语言处理（NLP）提供了高效的框架和简洁的API。
我们在开发text2vec时旨在实现以下目标：
- 简洁 - 尽可能少地暴露函数
- 一致 - 提供统一的接口，无需为每个任务探索新的接口
- 灵活 - 允许轻松解决复杂任务
- 快速 - 最大化单线程效率，在多核机器上透明地扩展到多线程
- 内存高效 - 使用流和迭代器，尽可能不将数据保留在内存中
详情请参阅API部分。
性能
这个包之所以高效，是因为它经过精心用C++编写，这也意味着text2vec对内存友好。某些部分使用OpenMP实现了完全并行化。
其他明显可并行的任务（如向量化）可以在类UNIX机器上使用任何基于fork的并行后端。它们可以随可用核心数量实现近乎线性的可扩展性。
最后，流式API意味着用户无需将所有数据加载到内存中。
贡献
该包在GitHub上有问题跟踪器，我在那里提交功能请求和未来工作的注意事项。欢迎提供任何想法。
欢迎贡献者。您可以通过以下方式提供帮助：
- 在GitHub问题跟踪器（最好）或直接通过电子邮件进行测试并留下反馈
- 分叉并贡献（查看我们的代码风格指南）。非常欢迎提供说明文档、文档、测试和使用案例
- 在项目页面上给我一个星标 :-)
许可证
GPL（>= 2）
