步骤一：开通服务 内容审核 -文本服务开通步骤请参考开通服务步骤说明。 步骤二：配置自定义词库 文本内容审核服务可支持用户配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库进行文本审核。 创建自定义白名单词库：在使用文本内容审核服务时，您在白名单词库配置的内容可以不被检测出。 具体操作步骤如下： 登录华

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步骤一：开通服务 内容审核-文本服务开通步骤请参考开通服务步骤说明。 步骤二：配置自定义词库 文本内容审核服务可支持用户配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库进行文本审核。 创建自定义白名单词库：在使用文本内容审核服务时，您在白名单词库配置的内容可以不被检测出。 具体操作步骤如下： 登录内

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单行文本 单行文本组件用于录入普通的文本，包含文字、数字等，例如商品名称、人员姓名、车牌号、邮政编码、地址、身份证号码等。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“单行文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1 单行文本组件 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。

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在标注作业详情页，单击“已标注”页签，然后在文本列表中选中待修改的文本。 在文本列表中，单击文本，当文本背景变为蓝色时，表示已选择。当文本有多个标签时，可以单击文本标签上方的删除单个标签。 基于标签修改 在标注作业详情页，单击“已标注”页签，在图片列表右侧，显示全部标签的信息。 批量修改：在“全部标

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文本分析配置 通过设置分析交互类型、分析百分比、待分析座席来开启语音/文本分析功能。 要开启语音文本分析功能，必须在此页面配置分析类型（语音类型、文本类型），并且同时开启文本分析特性开关。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“配置中心 > 质量管理 > 文本分析配置”。

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清空审核文本记录 操作场景 一键删除所有保存的审核文本记录。删除后信息无法恢复，请谨慎操作。 前提条件 有已提交审核的文本。 操作步骤 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“SQL审核 > 语句审核”，进入审核文本页面。 审核文本界面下方，显示历史记录的详细信息。 单击“清空记录”。

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正如上面例子表明，tsquery不仅是文本，且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词，同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

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文本TF-IDF 概述 文本TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库出现的频率成反比下降。文本TF-IDF用于展示文本基于词频统计的输出，经TF-IDF加权的结果。

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文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类，以原始文本和标签作为输入，输出文本分类模型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。如果文本

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正如上面例子表明，tsquery不仅是文本，且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词，同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

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文本分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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文本分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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参数名 参数类型 必选 说明 content String 是 待分析文本，UTF-8编码，限定400个字符以内，文本长度超过400个字符时，只检测前400个字符，目前仅支持中文。 domain Integer 否 文本分类适用领域。默认为1，表示广告检测。目前只支持广告检测。 响应消息

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文本检索函数 get_current_ts_config() 描述：获取文本检索的默认配置。 返回类型：regconfig 示例： 1 2 3 4 5 SELECT get_current_ts_config(); get_current_ts_config -----------------------

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所要分组的表必须是已经存在的表，否则会出错。 如果过滤条件受GROUP BY的查询结果影响，则不能用WHERE子句进行过滤，而要用HAVING子句进行过滤。HAVING与GROUP BY合用，先通过GROUP BY进行分组，再在HAVING子句中进行过滤，HAVING子句中可支持算术运算，聚合函数等。

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否 Boolean 库级、批量表级处理为true，单表操作为false。 add_columns 否 Array of objects 附加列，当选择附加列时必须填写。 说明： 使用多对一操作时，需要使用数据加工的附加列操作来避免数据冲突。 详情请参见表6。 ddl_operation

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is_success Boolean 数据过滤校验结果。 message String 当数据过滤校验结果是false，返回校验失败的原因。 source String 对比的来源。 job：表示数据同步时的过滤。 compare：表示数据对比的过滤。 枚举值： job compare

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设置高级过滤条件 当默认过滤条件不满足过滤需要时，可以添加自定义过滤条件。 登录软件开发生产线首页，搜索目标项目并单击项目名称，进入项目。 在导航栏单击“测试 > 测试用例”。 单击用例列表上方的“高级过滤”，页面将显示常用的过滤条件。 根据需要设置过滤条件，单击“过滤”，页面中将显示符合过滤条件的用例列表。

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k中的DataFrame类型对象，为数据集过滤结果 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 column_name 是 列名，对该列按照过滤条件进行数据集的行过滤，不同列之间用分号分隔 无 condition_map_str 是 过滤条件组装后的格式化字符串，格式参考："!=:filter_value;IS

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count Integer 当前返回的实体结果个数。 results Array of EntityDetailResp objects 符合过滤条件的实体列表。 表5 EntityDetailResp 参数 参数类型 描述 id String 实体ID。 label String 实体类型。

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协同过滤-Item-based 概述 “协同过滤-Item-based”节点用于推荐场景，它通过用户和物品之间的关系计算物品之间的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFra

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