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词语类比

Word2vec可以将词转化为向量,是实现单词语义推测、句子情感分析等目的一种手段。 根据现有词语推测出新词,如“机场-飞机+火车=火车站”。

产品优势

语料时新
用大规模语料库提供的客观翔实的语言来进行语义分析
算法高效
速度更快:在保证相同准确率的情况下,相较同类C语言实现,快了2.5倍
动态调节
推荐内容更加智能,支持动态调解推荐权重

模型介绍

Word2Vec

Word2vec可以将词转化为向量,是实现单词语义推测、句子情感分析等目的一种手段。 根据现有词语推测出新词,如“国王-男人+女人=女王”,作为其他复杂神经网络模型的预处理,根域词语相似度构建模型,对语法分析、文本分析等有很大的提升 对数据聚类后的数目进行统计,并评判出最有项

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应用场景

  • 用户画像
  • 信息抽取
  • 对话问答
  • 数据挖掘
  • 内容审核

千人千面分析

以第三方数据为研究基础,以完善企业及各人画像。助力企业潜在客户获取,风险管控,辅助发现不良资产、企业风险
可作用于金融风险管理和反欺诈、ToB商户赋能、辅助信贷审核等应用场景

电商客服咨询

接受用户用自然语言提出的问题,并返回尽可能简洁、准确的答案,可极大提高用户检索信息的效率
可作用于语音助手(智慧硬件)、百科问答、闲聊机器人等应用场景

简历精准匹配

从非结构化或者半结构化的文本中抽取需要的信息,结合语义关系让计算机具备文字阅读能力,自动处理海量文本数据,为企业降本增效
可作用于合同文档解析、客户意见分析等应用场景

数据决策辅助

针对海量数据中特定词性的词语进行挖掘,对下游任务提供支撑服务
可作用于决策辅助、舆情分析、用户反馈等场景

APP/社区评论留言

基于海量的样本数据,协同智慧策略定制,高效过滤色情、广告、涉政、暴恐等多类垃圾文字及敏感词,违禁变种
可作用于即时通讯违规传播、虚假商业推广反制、用户黑白名单管理等应用场景

生成接口

词语类比

API地址
参数说明
    • 接口示例

    • 接口地址:/word2vec/analogy
    • token:2145fa74hf61jf9a8vj417a9341123sd
    • 建立时间:2020-01-01 00:00:00
    • 备注:

    停用 启用 删除
    • 接口地址:{{item.url}}
    • token:{{item.token}}
    • 建立时间:{{item.createDate}}
    • 备注:
      保存取消

    已启用 已停用 停用 启用 删除
请求方式

POST

请求参数
参数名称 参数说明 请求类型 是否必须 数据类型
A 做加法的词语 Body:form-data true string
B 做减法的词语 Body:form-data true string
C 做加法的词语 Body:form-data true string
modelName 需要调用的模型名称 Body:form-data true string
token 使用API时系统需要验证的身份信息 Headers true string

下载范例程序

使用教程

常见问题