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。 参数说明 表1 标签传播算法（Label Propagation）参数说明

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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、公众话题导向，进行话题发现、趋势发现等。多维

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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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm

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移动句子到指定分类 场景描述 移动句子到指定分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/moveSentenceToCategory，例如域名是service.besclouds

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根据句子分类的唯一标识获取分类下句子列表 场景描述 根据句子分类的唯一标识获取分类下句子列表接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentenceByCa

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区分基础版和领域版的接口 接口类型 接口 自然语言处理基础 服务接口 命名实体识别（基础版） 命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（领域版） 语言生成 服务接口 文本摘要（基础版） 文本摘要（领域版） 语言理解 服务接口 情感分析（基础版） 情感分析（领域版）

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输入参数source=Lee，target=Alice，计算两个节点之间的关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考

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及扩展问，并按相似得分降序展示搜索结果。 初筛是比较粗略的相似度匹配算法，快速的召回一批比较有可能的问题，然后利用重排序算法去精确排序。初筛一般更关心词语是否出现，重排序对顺序、词组等的特征会综合考虑。 重排序结果 根据初筛结果，对用户问进行语义识别，并根据相似度得分重新排序，按得分倒序展示结果。

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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。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区

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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。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区

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个较小的值。 困惑度 用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力，数值越低，准确率也就越高，表明模型性能越好。 指标看板 bleu-1：模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 bleu-2：模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。

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simlarity_threshold 否 0.9 相似度阈值。两张图片相似程度超过阈值时，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距小于设定值，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。

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ClusterCoefficientSample 聚类系数 BetweennessSample 中介中心度算法 EdgeBetweennessSample 边中介中心度 OdBetweennessSample OD中介中心度 SingleVertexCirclesDetectionSample 单点环路检测

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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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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success 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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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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句子、敏感词训练接口 (SemanticKeywordTraining) 取得正在训练的模组 训练模组 父主题： 智能质检

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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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