通用文本分类工作流 功能介绍 支持自主上传文本数据，构建高精度文本分类预测模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。此工作流仅支持对中文进行文本分类，且支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型，分类准确率高。

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云客服服务开通 云客服有两种付费类型，一种是包月，按照订购产品的数量，每个月收取固定费用；另一种是按需付费，非号码资源（例如座席、IVR等）的按需计费是根据订购天数来计算最终费用，号码通话时长的按需计费是根据呼叫产生的分钟数来计算最终费用。不同产品的付费类型不同。

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据，预测结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址，预测步骤如下： 选择“He

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图8 在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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对话机器人服务适用哪些场景 智能问答机器人适用于：机器自动应答，拦截高频、易理解的问题，并根据日志、用户操作记录等进行语料挖掘和知识库构建，提升问答效果，降低企业客服运维人力成本。 父主题： 产品咨询类

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文本理解、智能问答等大部分实体抽取场景。 详细介绍请见产品介绍> 自然语言处理 套件。 使用预置工作流开发应用流程 自然语言处理套件提供了通用文本分类工作流，您可以通过预置的工作流，自主上传训练数据，训练高精度的文本预测分类模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 图1 使用预置工作流开发应用

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进入云客服 操作步骤 登录华为云。 选择“ > > 服务列表> 企业应用 > 云客服”。 选择“呼叫中心实例管理”，在需要维护的呼叫中心实例后单击“进入云客服”。 父主题： 云控制台操作指南

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开发概述 KooMessage 是华为云为行业客户提供的一站式富媒体消息服务，聚合智能信息、5G消息、企业服务号、PUSH消息等多渠道触点，实现全场景、全终端触达。其中，智能信息通过手机增强技术提供可交互的富媒体内容和素材，可实现内容访问、信息查询、智能客服等与用户的实时互动，目前已支持十

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智能问答机器人 为什么“对话体验”为兜底，调用API时为闲聊 是否必须购买OBS才能使用对话机器人服务 智能问答可以单独购买或者免费试用吗 使用智能问答是否必须要提供标注数据 问答机器人不会的问题，系统会每天整理提醒吗 问答机器人支持哪些语言 智能问答服务冻结了如何续费 没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别

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Insight支持嵌入式分析，使能应用智能化升级。轻松将可视化图表和智能分析助手智能问答机器人嵌入到您的SaaS应用界面中，使能SaaS应用智能化升级，提升用户体验，并催生新的盈利机会。 痛点：强依赖嵌入式报表，BI开发门槛高，灵活度低。 优势：智能分析助手“0”门槛自助分析，全自然语言交互的BI自助分析。

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适用场景 智能问答机器人（ QABot ） 机器自动应答，拦截高频、易理解的问题，并根据日志、用户操作记录等进行语料挖掘和知识库构建，提升问答效果，降低企业客服运维人力成本。 售后自动问答 智能客服场景中，使用智能问答机器人来自动回答客户对于产品售后支持，使用方法，疑难解答等问询。在

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关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮，进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型，点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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型”选择“预测外呼”。 图1 新建预测外呼任务（基本信息）界面 配置基本信息。 任务名称：自定义任务名称。 主叫号码：选择本租间下已有的主叫号码。新增的主叫号码数量不能超过100个。 任务开始时间：不早于当前时间。 任务结束时间：不早于任务开始时间。 任务类型：选择预测外呼。从模

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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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据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，单击创建。

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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决用户问题；智能语音技术可以使系统的 语音合成 和识别更加自然流畅，提高用户的交互体验；计算机视觉技术可以帮助系统感知用户的面部表情、身体动作和手势等，实现更加真实的交互体验。AI虚拟数字人系统的应用领域非常广泛，比如智能客服、智能导购、智能教育等。与传统的机器人或者客服系统相比，虚

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智能问答机器人简介 问答机器人可提供智能对话引擎，通过对机器人知识的配置，可以让机器人回答不同的问题。配置后，您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用，比如智能客服、通讯软件、公众号等，以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人，目前提供的智

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