word2vec

D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\pyhanlp\__init__.py 加入 WordVectorModel = LazyLoadingJClass('com.hankcs.hanlp.mining.word2vec.WordVectorModel') # coding=utf-8 from flask import Flask from flask import request from flask import jsonify from flask import make_response,Response from flask_cors import CORS from pyhanlp import * port = 9999 app = Flask(__name__) CORS(app, supports_credentials=True) @app.route('/') def index(): str = "Hello, AI Server!" print(str) return str # 成功请求 def successResp(data): return jsonify(code=0, message="success", data=data) # 错误请求 def errorResp(msg): return

在上一节Keras文本分类实战（上），讲述了关于NLP的基本知识。这部分，将学会以不同方式将单词表示为向量。 词嵌入（word embedding）是什么 文本也被视为一种序列化的数据形式，类似于天气数据或财务数据中的时间序列数据。在之前的BOW模型中，了解了如何将整个单词序列表示为单个特征向量。下面将看到如何将每个单词表示为向量。这里有多种方法可以对文本进行向量化，比如： 每个词语（word）表示的词语（words）作为向量 每个字符（character）表示的字符（characters）作为向量 N-gram单词/字符表示为向量 在本教程中，将使用单热编码和单词嵌入将单词表示为向量，这是在神经网络中处理文本的常用方法。 独热码（one-hot encoding） 将单词表示为向量的第一种方式是创建独热码，这是通过将词汇长度的向量与语料库中的每个单词的条目组合一起来完成。 通过这种方式，对于每个单词，只要它在词汇表中存在，就会将该单词在相应的位置设置为1，而向量中其它的位置设置为0。但这种方式可能为每个单词创建相当大的向量，且不会提供任何其他信息，例如单词之间的关系。 假设有一个城市列表，如下例所示： >>> cities = [ 'London' , 'Berlin' , 'Berlin' , 'New York' , 'London' ] >>> cities [

https://amazonaws-china.com/blogs/machine-learning/flagging-suspicious-healthcare-claims-with-amazon-sagemaker/ The National Health Care Anti-Fraud Association (NHCAA) estimates that healthcare fraud costs the nation approximately $68 billion annually—3% of the nation’s $2.26 trillion in healthcare spending. This is a conservative estimate; other estimates range as high as 10% of annual healthcare expenditure, or $230 billion. Healthcare fraud inevitably results in higher premiums and out-of-pocket expenses for consumers, as well as reduced benefits or coverage. Labeling a claim as fraudulent

spaCy能够比较两个对象，并预测它们的相似程度。 预测相似性对于构建推荐系统或标记重复项很有用。 例如，您可以建议与当前正在查看的用户内容相似的用户内容，或者将支持凭单标记为与现有内容非常相似的副本。 每个Doc、Span和Token都有一个.similarity()方法，它允许您将其与另一个对象进行比较，并确定相似度。当然，相似性总是主观的——“狗”和“猫”是否相似取决于你如何看待它。spaCy的相似模型通常假定一个相当通用的相似性定义。 tokens = nlp( u'dog cat banana') for token1 in tokens: for token2 in tokens: print(token1.similarity(token2)) 在这种情况下，模型的预测是很准确的。狗和猫非常相似，而香蕉却不是很相似。相同的标记显然是100%相似的(并不总是精确的1.0，因为向量数学和浮点数的不精确)。 相似性是通过比较词向量或“词嵌入”来确定的，即一个词的多维意思表示。单词向量可以通过像word2vec这样的算法生成，通常是这样的: important note 为了使比较算法简洁和快速，spaCy的小模型(所有以sm结尾的包)都不使用单词向量，而且这些sm包只包含上下文相关的向量。这意味着您仍然可以使用similarity()方法来比较文档、span和token