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氪信基于“非或然引擎”的行业智能解决方案
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结果显示,通过我们的预测分析框架(模型5)的总体性能非常接近基于强大财务数据的预测模型,这证实了使用非财务数据预测贷款违约风险的可行性。
目标是使用unsupervised embeddings来保留用户信息以及用户和位置的相邻信息。
输入文本经过在全量文本上训练的word2vec转换,降维成较低维度、信息密度更高的矩阵,并通过训练编码器和解码器、拟合输出文本的word2vec矩阵,使得中间层能够更好地表达由输入至输出的语意转换逻辑。