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    深度学习文本相似度 更多内容
  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域设置一个标题等类似文字,用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果,如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态:设置字段的状态,如普通和隐藏。 普通:设置为普通后,页面上该字段可正常显示,且可进行配置。

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  • 文本

    文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 父主题: 组件介绍

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  • 文本

    自定义属性列表 > 展示溢出文本:允许文本超出组件的容器。 高级设置 在高级设置中,选择设置的文本内容,在出现的配置弹窗中,可进行是否加粗、是否倾斜、字号、字体、文本颜色、背景颜色、对齐方式等配置。 图3 编辑器中文本配置 另外,若需要在文本中设置变量,变量值来自文本组件数据桥接器中的配

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  • 文本

    溢出滚动:勾选后,如果文本溢出,会自动滚动播放。 滚动时间:输入数值或单击,设置文本滚动的时间。只有当勾选了溢出滚动后,此配置项才生效。 文本样式 分割符:设置文本的分割符。 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 启动智能任务

    accurate:准确型,除已标注样本外,会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity 否 Boolean 是否通过图片模糊来聚类。 annotation_output 否 String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule 否 String 样本收集规则,默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。

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  • ModelArts Pro的应用场景和用户群体

    快速审核。 自然语言处理 套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似、命名实体识别等自然语言处理相关技术,计算两个问题对的相似,可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 内容推荐 通过文本分类预测模型,精确匹配出语义相似的内容,快速构建内容推荐场景。 视觉套件

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  • 执行作业

    括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业

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  • 概述

    概述 图像搜索 Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似,节点的标签按相似传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似越大,标签越容易传播。

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  • API概览

    包含分词、多粒度分词、依存句法分析、命名实体识别、文本相似和句向量、实体链接、关键词抽取、事件抽取接口等。 语言生成 接口 包含文本摘要、诗歌生成接口。 语言理解 接口 包含情感分析、文本分类、意图理解接口。 机器翻译 接口 包含文本翻译、语种识别接口。

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  • 创建元素链接

    ”。 权重:匹配问答与配置元素的近似时,该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似计算时,本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重:匹配问答与配置元素的近似时,该元素对应实例所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似计算时,实体实例“不止英雄”所占比例大小。

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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 算法备案公示

    算法基本原理 分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型,再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人语音音频 。 算法原理:通过深度学习算法,学习真人语音音频生成数字人声音模型,通过该模型,输入文本生成数字人语音。 输出结果:接近真人音色的数字人语音。

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  • 召回策略

    在UserCF算法中使用,生成的相似矩阵中为每个用户保留的若干个最相似用户。默认为100。 最小交叉 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量,计算相似时,过滤掉共同记录小于最小交叉的item。 默认值:1。 物品活跃 物品过滤用户的活跃阈值。 取值范围:1-10000。

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  • 计费项

    请参见自然语言处理价格详情中的“按需后付费价格”表。 自然语言处理基础 版API 按照调用次数进行计费,包括分词,命名实体识别(基础版),文本相似(基础版),句向量,文本摘要,情感分析(基础版),文本分类,意图理解,关键词抽取,语种识别,文档分类。 基础版API单价 * 使用量 请参见自然语言处理价格详情中的“按需后付费价格”表。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    ,图像分类项目中,至少有两种以上的分类,每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练

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  • 文本加密

    ge值为错误提示信息。 文本内容加密 在事件模板表单“页面构建”内,拖拽“文本加密”组件至中间画布中,在右侧属性“文本类型”处选择“密码”。 图2 添加文本加密组件 返回圆桌门户,在事件发布页的“文本加密”内输入内容,内容被加密。 图3 事件发布页的文本加密 发布事件后,在事件详情页内容也是加密。

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