语义分析-情感分析

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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商品评论摘要等场景中。 语言理解 （Language Understanding，简称LU），为用户提供包括文本分类、情感分析等语言理解相关的API，可用于情感分析、内容检测、广告识别等场景中。 机器翻译 （Machine Translation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译

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使用 函数工作流 FunctionGraph，用于实现调用情感分析服务业务逻辑，当收到OBS上传文段通知后，自动调用NLP情感分析服务进行语义识别，并将结果存放在OBS桶内。 使用NLP情感分析，提供用户评论情感分析。用户只需将文本上传至OBS桶，即可自动识别该文本情感（正负），以及标签置信度。 方案优势 降本增效

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进

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多语义化 参数多语言支持对variable的参数名字、描述和类型进行词条翻译，当前支持zh_cn、en_us两种语义 i18n中示例如下： "i18n": { "zh_cn": [ { "variable_name":

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提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。 情感分析：是 自然语言处理 语义识别的一个细分方向，情感分析致力于为企业和个人提供文本的情感分析能力，通过API调用即可实现自动化分析文本的情感态度。

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描述词，与对应的属性词至少出现其中之一，可能为null。 情感标签 情感标签，0：负向，1：正向。 置信度 属性分析结果可靠程度。 属性-描述词片段所对应的标签 属性-描述词片段所对应的标签如果分类为“其他”，则不给出标签，返回null。 属性级情感分析（高级版） 本产品适用于评论文本的属性级正负面分析，文本长度不超过4096字符。

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情感分析（领域版） 功能介绍 领域情感分析，针对电商，汽车领域，自适应领域（通用、电商、汽车）的用户评论进行情感分析。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用领域套餐包，购买时请在自然语言处理价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。

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实体级情感分析 功能介绍 实体级情感分析，本接口用于检测指定实体（entity）在文本（content）中的正负面分析，适用于金融方面公司实体正负面新闻的分析。 文本与实体长度的和不超过512字，编码方式UTF-8。建议对数据预处理，对于文本或实体为空的内容进行过滤。如果文本或实体为空，接口不支持。

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的OBS桶中查看情感分析结果文件。 图5 情感分析结果文件 文本情感分析结果将保存至json同名文件，分析结果包括情感态度标签（0代表消极，1代表积极）以及标签置信度。 图6 情感分析结果 如果用户上传空文本，分析结果将返回提示“文本不能为空”。 图7 情感分析结果 （可选）进入

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情感分析（基础版） 功能介绍 针对通用领域的用户评论进行情感分析。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言处理价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。 调试

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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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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名。 根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改图1红框区域对应值。其中，S表示源数据，T表示目标数据，X表示数据特征，Y表示数据标签。 单击图标，运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生

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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 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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