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预测接口（文本标签）
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文本分析配置
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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AICC，选择“配置中心 > 质量管理 > 文本分析配置”。
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内容审核-文本
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内容审核-文本
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内容审核-文本 本章节提供了通过Postman调用“内容审核-文本”的样例，帮助您快速体验并熟悉使用本服务，具体步骤如下： 步骤一：开通服务，用户在内容审核控制台，申请开通内容审核-文本服务。 步骤二：配置自定义词库，用户可配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库。 步骤三：配置环境，把准备的配置文件导入到开发环境中。
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单行文本
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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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录音文件转文本
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文本驱动SSML定义
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用的标签。 speak标签 描述 <speak></speak>：SSML文本的根节点。 语法 1 <speak>这里输入SSML标签的文本</speak> 属性 无 标签关系 <speak>可以包含文本和标签，包括<break>、<phoneme>、<say-as>、<sub>标签。
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文本检索函数
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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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基本文本匹配
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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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文本搜索配置示例
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文本检索函数
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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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多行文本
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多行文本 多行文本组件用于录入较长、较复杂的文字，如描述说明、备注、反馈等。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“多行文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1 多行文本 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。 行数：文本行数展示的行数。如果
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快速搭建数据大屏
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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。
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文本分类
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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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清空审核文本记录
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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 有已提交的审核的文本。 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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基本文本匹配
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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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文本摘要（领域版）
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片，在全球超过170个国家310张运营商网络中成功商用部署。全球客户高度肯定了华为创新刀片式基站解决方案，它不但打破了传统机柜站点占地面积大、运维复杂的建站模式，而且还有效地提高了站点的部署效率，特别在密集城区、高铁场景下解决站点空间受限、实现快速部署、降低租赁成本等方面效果显著
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大容量数据库背景介绍
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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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使用数据工程构建NLP大模型数据集
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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量
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获取大屏指定组件数据
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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。
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大容量数据库背景介绍
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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库
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