文本索引加速 通过指定配置项“index.native_speed_up”开启或关闭文本索引加速功能，索引加速功能通过优化索引流程以及内存使用等方式，对于文本字段（text、keyword）能够极大提升索引构建的性能。 通过指定配置项“index.native_analyzer”

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文本审核 文本 内容审核 （V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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在配置中，设置组件的文本、段落和文本滚动方向。 图4 配置 文本设置 文本内容：请输入文本内容，您也可以从后台数据中获取文本内容，详情请参见从数据中获取文本内容。 字体：设置文本字体、大小和颜色等。 文本装饰：为文本添加下划线、删除线和上划线。 段落设置 内容对齐方式：文本内容为多行时，支持居中、左对齐、右对齐和两端对齐。

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文本搜索类型 GaussDB 提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合，tsvector类型的

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注服务在文本标注场景下的竞争力。当前支持文件类型包括：txt、yaml、csv、xml，文件编码仅支持UTF-8。单个文本不超过100M。 图1 文本标注 绘制对象 单击文本标注任务名称，选择任意一个文件进入文本标注模板工具进行人工标注。 设置文档属性和意图。 单击“文档属性”，

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delimiter 是 单词间的分隔符。 " " vector_size 是 向量长度。 10 min_count 是 词出现的最小次数，低于该值的单词会被过滤。 2 num_partitions 否 分区数目。 8 step_size 是 迭代优化时的步长，学习率。 0.025

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rue，则保留input_table全列；如果为False，则只保留input_table原文本列 xxx_summary 原文本列的文本摘要结果列 摘要结果列列名为原文本列列名 + "_summary" 输出摘要句子依据权重组合，并未保留在原文中顺序。 样例 数据输入 id text

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文本搜索类型 GaussDB(DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

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文本搜索类型 GaussDB(DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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控制文本搜索 为了执行全文搜索，必须有个函数创建来自文档的tsvector和来自用户查询的tsquery。同时，为了以有效的顺序返回结果，需要一个函数对比文档的查询相关性。同时，能很好地显示结果也是很重要的。GaussDB支持所有这些函数。 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果

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文本搜索类型 GaussDB提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合，tsvector类型的

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这

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