分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选

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支持的文本语言类型，目前支持中文（zh）和英文（en），默认为中文。 criterion String 否 支持的分词规范。 中文分词标准目前支持PKU（北大分词标准）、CTB（宾州中文树库标准），默认为PKU。 英文分词标准默认为Penn TreeBank（宾州树库标准），不需要传入该参数。 响应消息 响应参数如表3所示。

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多粒度分词 功能介绍 给定一个句子输入，输出不同粒度的所有单词的层次结构。 以“华为技术有限公司的总部”为例，多粒度分词得到的层次结构如下图所示。其中白色圆形节点为字符单元，蓝色圆角矩阵节点为词汇单元。 图1 多粒度分词 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 调试 您可以在API

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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分词列 xxx_words 分词列的分词结果列 分词结果列列名为原分词列列名 + "_words" dict_table是对默认词典的增加，不是只保留dict_table里的词；

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注意事项 分词配置只会对配置时间点以后生成的日志生效，之前的日志以之前配置的分词符进行处理。 配置分词 在左侧导航栏中选择“配置管理 > 日志配置”，选择“分词配置”页签。 配置分词。 AOM提供了如下两种配置分词的方法。若同时使用了这两种配置方法，则分词符取并集。 自定义分词符：单击，在文本框中输入分词符，单击。

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如：不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。 GaussDB 支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择一个合适的分词器，并且在postgresql

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如，不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB(DWS)支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如，不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB(DWS)支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如：不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择一个合适的分词器，并且在postgresql

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description

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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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在左侧导航栏中选择“配置中心”，选择“分词配置”页签。 配置分词。 LTS提供了如下两种配置分词的方法。若同时使用了这两种配置方法，则分词符取并集。 自定义分词符：单击“编辑”，在文本框中自定义输入需要的分词符。 特殊分词符：单击“编辑 > 添加特殊分词符”，参考ASCII码对照表输入ASCII值。 预览分词效果。

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界面显示“分词结果”、“短语匹配”、“初筛结果”、“重排序结果”、“闲聊结果”的匹配结果。 图1 问答诊断 表1 问答诊断参数说明 参数名称 参数说明 分词结果 显示用户问的分词结果，即分词后的有效词语。 短语匹配 当用户问的分词结果与知识库中语料的问题或扩展问分词结果一致时，显示该问题的具体信息。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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关键词抽取 概述 承接分词结果，获取各个文档中的关键词。 原理 该算法基于TextRank，依据的PageRank算法思想，将滑动窗口内的共现词汇对儿当做相连接的节点构建网络，计算节点的价值（即单词的重要性）并排序，数值高的单词即为该文本的关键词。 TextRank公式如下，其中

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nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est

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