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按照训练的进度学习代码：
trainNet()中的结构：
step1.
learnVocabFromTrainFile() 统计训练文件中所有的单词信息，并对统计好的信息进行整理
涉及的数据结构：
vocab_word
ocab_hash *int
涉及的函数:
addWordToVocab()
对于一个单词w，将其信息存入vocab_word结构的数组中，其结构下标为wp，然后取w的hash码（getWordHash），使该hash码的值为 其 在vocab_word结构中的下标wp。[后面会对vocab_word进行sort，单词w的下标可能会发生改变，这个在searchVocab中会有体现]
searchVocab()
查找并返回单词w在vocab_word中的下标。取其hash码，在vocab_hash中查找，如果查不出则返回-1，否则找到的下标，取出vocab中该 下标对应的单词与单词w进行对比，如果相同，则返回该下标，否则在vocab中逐个查找对比，对找到的下标在vocab_has中进行添加并返回；如果还是找不到，则返回-1。
sortVocab()
依据单词在训练集中出现的次数，对vocab_word进行重排序。
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Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit代码学习
原文：http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/38385471