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度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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结果，使能业务闭环。 政务12345热线 智能流程机器人产品规划设计与安装实施服务 提供智能流程机器人部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 自动报销、业务流程自动化 智能问答机器人问答实例开发服务-基础版 梳理客户最终确认的流程需求并完成方案设计

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Generation，简称LG）、 语言理解 （Language Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要

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型可供选择。 图2 入库配置页面 中文文本嵌入模型m3e-base：该模型是适用于中英文文本的通用型768维度的嵌入模型。 中文版文本表示模型bge-large-zh-v1.5：该模型适用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务，目前仅支持中文文本。 向量计算模型paraphrase-

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输入小分子。最终以SMILES为准。 选择算法：可以选择ECFP4 Tanimoto相似度或者骨架搜索。ECFP4 Tanimoto相似度是通过ECFP4指纹计算Tanimoto相似度来搜索相似度比较高的小分子。骨架搜索是通过设置分子骨架搜索具有相同骨架的分子。 选择数据库：最多可选择10个数据库。

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和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。

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和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。

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false } ] } 响应示例 状态码： 201 配体相似度图任务创建成功响应。 { "id" : "c05ebc2029c24699af2354f67391604c" } 状态码 状态码 描述 201 配体相似度图任务创建成功响应。 错误码 请参见错误码。 父主题： 药物通用接口

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的分子数过少，建议可以适当放宽强约束的条件设置，比如相似度可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化，优化后的分子相似度较高，新颖性较低，建议可以适当收紧强约束的条件设置，比如相似度可以收紧到0.3~0.7等等，正常情况下相似度设置按照默认即可。 弱约束：优化后的小分子不必要满足

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Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助

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添加文本模块 在一个网站中文字和图片是主要的表现形式，本章节介绍如何在网站中添加文本模块。 视频帮助 如何添加文本 编辑文本 文本编辑方法如下： 登录企业门户控制台，进入“网站设计>站点编辑”界面，单击添加文本按钮，如图1所示。 图1 添加文本 将文本按钮拖动到编辑页面中，将显示

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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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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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文本审核 文本 内容审核 （V3） 文本内容审核（V2） 父主题： API

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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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在页面左侧的组件区域单击“文本”组件，切换至文本组件页。 图1 文本组件 拖动或单击文本组件至画布区域。 在页面右侧设置文本的相关信息。 标题：在右侧的“字段 > 文本内容框”内输入对应的文本，在“跳转链接”框内输入要跳转的链接。 文本：在右侧的“字段 > 文本内容框”内输入对应的文本。 词云：在右侧的“字段

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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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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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在“命中测试”页面根据界面提示输入测试文本，设置“相似度阈值”（相似度阈值的取值范围[0, 1]，例如配置为0.5，则返回相似度大于等于0.5的结果）、“查询数量”，并选择待测试的数据集。 单击“测试”。 在页面右侧“测试结果”区域可查看测试效果。相似度越大则表示检索命中率越高。 在页

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删除配体相似性图计算任务 功能介绍 删除配体相似性图计算任务。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph/{task_id}

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