把word2vec改为 fasttext，def train_word2vec(texts, vector_size, min_count, model_name): """ 训练word2vec模型 :param texts: 分词后的list数据 :param vector_size: 词向量维度 :param min_count: 最小词频 :param model_name: 模型名称 :return: """ # === python3保持结果稳定的设置方法：还需要设置环境变量 model = gensim.models.Word2Vec(sentences=texts, vector_size=vector_size, min_count=min_count, workers=1, seed=1) model.save(model_name) model.wv.save_word2vec_format(model_name, binary=False) return model

如果你想将`train_word2vec`函数改为使用FastText模型进行训练，你需要进行以下修改：

import fasttext

def train_fasttext(texts, vector_size, min_count, model_name):
    """
        训练FastText模型
    :param texts: 分词后的list数据
    :param vector_size: 词向量维度
    :param min_count: 最小词频
    :param model_name: 模型名称
    :return:
    """
    # 将文本数据写入文件
    with open('train.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        for sentence in texts:
            f.write(' '.join(sentence) + '\n')

    # 训练FastText模型
    model = fasttext.train_unsupervised(
        'train.txt',
        model='skipgram',
        dim=vector_size,
        minCount=min_count,
        thread=1,
        seed=1
    )

    # 保存模型
    model.save_model(model_name)

    return model

在这个新的`train_fasttext`函数中，我们使用了`fasttext`库来训练FastText模型。首先，我们将分词后的文本数据写入一个文本文件（这里假设文件名为`train.txt`）。然后，我们使用`fasttext.train_unsupervised`函数来训练FastText模型，设置了模型类型为`skipgram`，词向量维度为`vector_size`，最小词频为`min_count`，线程数为1，随机种子为1。最后，我们保存训练好的模型到指定的文件名`model_name`。

请注意，FastText模型的训练过程与Word2Vec模型略有不同，因此我们需要使用`fasttext`库提供的相应函数来进行训练和保存模型。