文本相似度（高级版） 功能介绍 对文本语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 文本相似度基础版和高级版基于不同算法实现，对相同文本，基础版和高级版的结果有所差别。根据测试数据，高级版效果一般优于基础版。 调试 您可以在API

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文本相似度（基础版） 功能介绍 对文本进行语义相似度计算。 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。 也可使用文本相似度（高级版）接口，详情请见

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Boolean 相似度计算是否成功。 similarity Float 配体对之间的相似度。 最小值：0 最大值：1 reason String 相似度计算失败的理由。 最小长度：1 最大长度：512 请求示例 无 响应示例 状态码： 200 查询配体相似性图计算任务成功响应。 {

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false } ] } 响应示例 状态码： 201 配体相似度图任务创建成功响应。 { "id" : "c05ebc2029c24699af2354f67391604c" } 状态码 状态码 描述 201 配体相似度图任务创建成功响应。 错误码 请参见错误码。 父主题： 药物通用接口

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删除配体相似性图计算任务 功能介绍 删除配体相似性图计算任务。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph/{task_id}

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在UserCF算法中使用，生成的相似度矩阵中为每个用户保留的若干个最相似用户。默认为100。 最小交叉度 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量，计算相似度时，过滤掉共同记录小于最小交叉度的item。 默认值：1。 物品活跃度 物品过滤用户的活跃度阈值。 取值范围：1-10000。

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。 权重：匹配问答与配置元素的近似度时，该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时，本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重：匹配问答与配置元素的近似度时，该元素对应实例所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时，实体实例“不止英雄”所占比例大小。

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应用场景 自然语言处理适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件

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和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。

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和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。

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输入小分子。最终以SMILES为准。 选择算法：可以选择ECFP4 Tanimoto相似度或者骨架搜索。ECFP4 Tanimoto相似度是通过ECFP4指纹计算Tanimoto相似度来搜索相似度比较高的小分子。骨架搜索是通过设置分子骨架搜索具有相同骨架的分子。 选择数据库：最多可选择10个数据库。

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到句子的句法结构。例如中文中使用依存句法分析，将一句话分析出主谓宾结构，将宾语定义为谓语动词的支配对象等。 文本相似度 对文本对进行相似度计算，详细内容请参见文本相似度接口参考中的示例。 句向量 将语句映射至固定维度的实数向量。详细内容请参见句向量接口参考中的示例。 实体链接 针

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添加或者删除待计算路径 图3 选择配体对 返回相似度后默认全勾选，您可以进行勾选或去除勾选要计算的路径，如果未勾选，则后面就不会对其进行FEP计算。在相似度返回之前，您也可以直接选择配体对进入下一步。 图4 选择计算路径 单击“下一步”，进入FEP设置页面，设置相关参数。 时间步长：默认值：0

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似

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标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 适用场景 标签传播算法（Label Propagation）适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。

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。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比，该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸，则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索 人脸搜索给用户提供了人脸集操作相关的API。用户可以通过创建人脸

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Embeddings # redis向量 # 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、 CSS 词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 embedding_api

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知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似

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知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似

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自然语言处理套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等自然语言处理相关技术，计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 内容推荐 通过文本分类预测模型，精确匹配出语义相似的内容，快速构建内容推荐场景。 视觉套件 商品识别 无人超

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