应用场景 自然语言处理 适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、

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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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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：设置文本的文本间距 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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，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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Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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跳转。 开启实时转写，智能座席助手，配合智能IVR侧配置的机器人话术流程，实现座席与用户沟通过程中的话术指引、知识推荐以及敏感词提醒。 渠道配置时，配合智能IVR侧配置的机器人话术流程，实现文本机器人与客户的交互，文本机器人可随时切换到人工座席。 父主题： 开发方案介绍

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"shape_type": "polygon", "label_meta_name": "road", "serial_number": 1, "label_meta_id": 0, "polygon": {"size": 3,

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"ascii_char": "\"" }, "shape_type": "polygon_3d_v2", "serial_number": 0, "label_object_id": -1, "name": "car" },

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文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题： 组件指南

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文本 文本是一种样式组件，可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域，选择“文本”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置：输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置：设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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选择“智能机器人”，将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”，在对应机器人的最后一列单击“更多”，绑定已激活的领域。 选择“智能机器人”，在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”。 进入测试对话窗口中，单击“开始呼叫”，测试机器人。输入“你好”，机器人回答“你好”表示语义识别成功。 父主题：

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管理机器人测试用例 前提条件 您已经参照配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）完成流程和机器人的配置。 管理测试用例有什么用？ 自动测试可以使运维人员使用自动测试文本来批量测试对话，来验证机器人的回复是否满足预期，减少验证语料是否正确的工作量。 操作步骤 选择“配置中心>机器人

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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重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。

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选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。

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算法被上层应用调用获取分析结果，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

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KBQA简介 知识图谱 问答服务（Knowledge Base Question Answering，简称KBQA）利用机器对自然语言分析与处理能力，理解用户所提出的问题，并利用知识图谱中的结构化知识进行查询、推理，找到解决该问题的精准答案并反馈给用户，协助用户解决不同类型的问题。KBQA提供如下问答配置功能：

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选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。

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与其他云服务的关系 云日志服务与其他服务之间关系，如表1所示。 表1 与其他服务之间关系 交互功能 相关服务 通过 CTS 服务，您可以记录与云日志服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 云审计 服务（Cloud Trace Service，简称CTS） 通过OBS服务，您可以

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d MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS 1.8.0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限，MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规”

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天界面的上下文输入框中输入已配置的上下文，否则可不输入。 测试时请根据您的语料对机器人进行询问，查看机器人的返回，如果返回类似如下内容，表示匹配成功。 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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匹配出现问题，可根据ASR识别的内容、意图匹配的命令字等信息，判断意图匹配的是否正常。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理> > 语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 历史消息审核”。选择时段，通常选择第一条，表示最新的历史消息审核表，单击“查询”。 在查

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