word_score()的具体用法和功能是什么

word_score()是一个语言模型中使用的函数，它可以测量输入的单词与语言模型的关联程度，从而了解用户提供的输入是否符合语言模型的习惯表达方式。它可以用来检测输入的单词是否正确，并把正确的单词放在最前面。

相关问题

print(model.similarity_score(word)) AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'similarity_score'

对不起，Word2Vec模型没有 `similarity_score` 方法。要计算两个词语的相似度，你可以使用 `similarity` 方法。下面是一个示例：

word1 = 'apple'
word2 = 'orange'
similarity = model.similarity(word1, word2)
print(similarity)

请确保你已经正确加载了 Word2Vec 模型并使用了正确的方法名称。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够帮助你解决问题。

翻译代码def predict_score(self, text_corpus): # 分词 docs = [self.__cut_word(sentence) for sentence in text_corpus] new_tfidf = self.tfidftransformer.transform(self.vectorizer.transform(docs)) predicted = self.clf.predict_proba(new_tfidf) # 四舍五入，保留三位 result = np.around(predicted, decimals=3) return result # jieba分词 def __cut_word(self, sentence): words = [i for i in self.tokenizer.cut(sentence) if i not in self.stop_words] result = ' '.join(words) return result def analyze(self, text): text_corpus = self.replace_text(text) result = self.predict_score(text_corpus) neg = result[0][0] pos = result[0][1] # print('恶意评论： {} 正常评论： {}'.format(neg, pos)) if (neg > pos): return "恶意评论" else: return "正常评论"

这代码实现了一个文本分类器，可以对文本进行分析并判断其是否为恶意评论。其中，分词部分使用了jieba分词工具，处理后使用TF-IDF模型进行特征提取和向量化，然后使用监督学习算法训练出一个分类器。具体流程如下：

1. 输入文本列表，进行分词处理，返回分词后的文本列表
2. 使用TF-IDF模型对分词后的文本进行特征提取和向量化
3. 使用训练好的分类器对向量化后的文本进行分类，返回分类结果
4. 判断分类结果，如果判定为恶意评论，则返回“恶意评论”，否则返回“正常评论”

其中，分词部分使用了私有方法__cut_word()来处理文本，将每个句子分成一个个词语，并去除停用词。在analyze()方法中调用了predict_score()方法来进行文本分类，将分类结果保存在result数组中，然后根据分数判断文本是否为恶意评论。