语言理解服务接口说明 情感分析（基础版） 情感分析（领域版） 文本分类 属性级情感分析（领域版） 属性级情感分析（高级版） 实体级情感分析 意图理解 文档分类 父主题： API

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语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。

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助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图

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"commands": "systemQA" } ], "errorCode": 0 } 父主题： 机器人管理

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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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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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智能助手 智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置和编排，最后构建，部署上线。 操作步骤 登录CodeArts Link控制台。

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NLP大模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务，如对话问答、文案生成和阅读理解，同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提

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划分，主推荐使用场景为： 一个租间下请最多配置一个主流程，当配置机器人中未为接入码关联流程时，直接接入该主流程。 其他场景下都可以使用子流程。 流程中各节点的含义和使用方法请参见图元。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“流程管理 > 流程编排”，单击“添加”。

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智能助手 智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置和编排，最后构建，部署上线。 操作步骤 登录新版ROMA Connect控制台。

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处理和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。

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，其中“北京”为“国内城市”槽位，触发机器人查询实时的北京天气。 单击“添加槽位”，弹出“添加槽位”对话框，参考图2填写参数，单击“确定”。 图2 添加槽位 设置用户问法。 当用户与机器人进行对话时，如果用户问题与设置的用户问法具有相同的语义，则可以触发该意图。 在输入框中输入常

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application/x-netcdf .cdr application/x-cdr .cel application/x-cel .cer application/x-x509-ca-cert .cg4 application/x-g4 .cgm application/x-cgm .cit application/x-cit

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语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮，（快捷键4，非小键盘）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3

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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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企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题，将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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适用场景 语义搜索与推荐 建立用户搜索输入的关键词与知识图谱中的实体之间的映射关系，为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页。 图1 知识图谱与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。

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配置话术 配置领域。选择配置中心>机器人管理>语义理解服务> 知识管理 >领域管理，单击“新增”按钮，新增一个领域。 新增意图。选择“知识管理>意图管理”，将意图及话术都作为意图创建出来。 例：挂失业务的意图挂失业务，话术可能有“您的身份证号码”，“您的手机号码”。因此，在这里一次创建三个意图。

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如何理解分片数与副本数？ 什么是分片 分片也叫条带，指Redis集群的一个管理组，对应一个redis-server进程。一个Redis集群由若干条带组成，每个条带负责若干个slot（槽），数据分布式存储在slot中。Redis集群通过条带化分区，实现超大容量存储以及并发连接数提升。

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