文本索引加速 通过指定配置项“index.native_speed_up”开启或关闭文本索引加速功能，索引加速功能通过优化索引流程以及内存使用等方式，对于文本字段（text、keyword）能够极大提升索引构建的性能。 通过指定配置项“index.native_analyzer”

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文本审核 文本 内容审核 （V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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在配置中，设置组件的文本、段落和文本滚动方向。 图4 配置 文本设置 文本内容：请输入文本内容，您也可以从后台数据中获取文本内容，详情请参见从数据中获取文本内容。 字体：设置文本字体、大小和颜色等。 文本装饰：为文本添加下划线、删除线和上划线。 段落设置 内容对齐方式：文本内容为多行时，支持居中、左对齐、右对齐和两端对齐。

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文本标注任务 文本标注任务是指单段文本进行标注，支持分词标注、实体标注、实体关系标注、意图标注及文档属性标注。提供文本标注模板工具，且可以通过管理后台进行标签和属性的配置；支持自定义标签属性及默认标签属性模板；支持多种标签展示类型；支持字体大小和行间距设置；提升项目功能完整性和标

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output_port_3为pyspark中的DataFrame类型，为文本向量。 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 text_col 是 输入数据集中文本所在列的列名。 "words" text_id 是 文本id列，用一个id代表文本。 "id" result_col 是 结果列的列名。

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如果remain_other_cols为True，则保留input_table全列；如果为False，则只保留input_table原文本列 xxx_summary 原文本列的文本摘要结果列 摘要结果列列名为原文本列列名 + "_summary" 输出摘要句子依据权重组合，并未保留在原文中顺序。 样例 数据输入 id

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文本搜索类型 GaussDB (DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

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文本搜索类型 GaussDB(DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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文本搜索类型 GaussDB提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合，tsvector类型的

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控制文本搜索 为了执行全文搜索，必须有个函数创建来自文档的tsvector和来自用户查询的tsquery。同时，为了以有效的顺序返回结果，需要一个函数对比文档的查询相关性。同时，能很好地显示结果也是很重要的。GaussDB支持所有这些函数。 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果

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文本搜索类型 GaussDB提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式，tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元，通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合，tsvector类型的

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不占用业务负载容器的资源。 自定义指标数据格式 自定义指标数据的格式必须是符合open metrics规范的文本，即每个指标的格式应为： <指标名称>{<标签名称>=<标签值>,...} <采样值> [毫秒时戳] 举例如下（#开头为注释，非必需）： # HELP http_requests_total

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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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文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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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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