文章相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard和最长公共子序列四种方法计算文章的相似度。 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 输出 DataRame

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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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字符串相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算字符串的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型，da

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进行词性的标注。 依存句法分析 分析句子中词汇和词汇之间的相互依存关系，得到句子的句法结构。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

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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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字符串相似度topN 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算 文章的相似度 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型

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文本 TF-IDF 文本词向量 词频统计 文章相似度 字符串相似度 字符串相似度topN NGram Count PMI 关键词抽取 原子分词 文本TF-IDF 三元组转kv 文本分类 LDA 句子拆分 文本摘要 停用词过滤 语义相似距离 父主题： 模型工程

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句子拆分 概述 对文本数据按照标点符号进行句子拆分。 该算法按照既定标点符号等进行句子拆分，并将标点符号保留在句末（给定标点符号不单独成行），一篇文章拆分成多行输出。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs input_table 输入表表名 输入参数说明 参数名称 参数描述

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句子”，打开句子管理界面，界面展示已配置的数据。 单击，添加句子分类。 配置句子分类名称，单击“确定”，新增句子分类。 选中配置的句子分类，单击“创建句子”，进入创建句子页面。 配置句子内容。 输入“句子名称”，选择“句子分类”，新增的句子支持修改句子所属分类。 选择“语义和关键字”，单击“新增”，进入新增标签页面。

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删除句子 场景描述 删除句子的接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/deleteSentence，例如域名是service.besclouds.com 请求说明 表1

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说明 1.1 category_id string True 句子分类的唯一标识 1.2 sentence_name string True 句子名称 1.3 tagDataList array[object] True 句子使用到的语义与关键词 1.3.1 tag_type string

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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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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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查询句子 场景描述 查询句子的接口，入参包含句子的唯一标识为查询句子的详情，否则查询句子列表。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentence，例如域名是service

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创建句子分类 场景描述 创建句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/createSentenceCategory，例如域名是service.besclouds

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语义相似距离 概述 计算距离某个向量最近的k个向量集合。这些向量通常是通过算法生产的包含语义的向量（例如word2vec生产的词向量，或者doc2vec生产的文章向量）。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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string True 句子分类的唯一标识 1.2 sentence_name string True 句子名称 1.3 sentence_id string True 句子标识 1.4 tagDataList array[object] True 句子使用到的语义与关键词 1.4

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删除句子分类 场景描述 删除句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/deleteSentenceCategory，例如域名是service.besclouds

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string True 修改后的句子分类名称 1.2 category_id string True 需要修改的句子分类的唯一标识 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 id string False 句子分类的唯一标识 1.2 resultCode

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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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