无服务器图片生成缩略图

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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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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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集合接口创建属于用户的人脸集；通过添加人脸接口向人脸集中添加图片；通过查询人脸

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识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。 合同录入与审核 自动识别结构化信息与提取签名盖章区域，有助快速审核。 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

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网络图片识别 功能介绍 识别网络图片中的文字内容，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持横向、竖向、艺术字识别。 该接口支持字体分类功能，支持竖行文本识别。 该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 网络图片示例图 约束与限制 支持中英文及部分中文繁体字。

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意三个OBS目录即可。 “是否训练相似度模型” 本次教程案例不涉及相似度，此处无需修改保持默认即可。 “相似度模型训练” 本次教程案例不涉及相似度，输入的两个目录参数选择任意两个OBS目录即可。 “是否训练价签模型” 本次教程案例不涉及价签识别，此处无需修改保持默认即可。 “发布标注任务版本”

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使用流程简介 人脸识别通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 使用流程 图1 使用流程 使用前必读 用户需要具备编程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node.js编程语言。 FRS服务需要用户通过调用

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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“

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ctFace。 调用失败时无此字段。 similarity Double 人脸相似度，1表示最大，0表示最小，值越大表示越相似。一般情况下超过0.93即可认为是同一个人。如果图片质量较低，也会影响相似度。 调用失败时无此字段。 表5 CompareFace 参数 参数类型 描述 bounding_box

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图像数据，Base64编码，要求： Base64编码后大小不超过8MB，建议。 图片为JPG/JPEG/BMP/PNG格式。 similarity Double 人脸相似度，1表示最大，0表示最小，值越大表示越相似。一般情况下超过0.93即可认为是同一个人。 face_set_name String

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样本目录的图片个数作为数据样本的种类数。 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

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勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练集，设置技能阈值、描述信息。用户常用问法为必选项。 阈值越高，用户的说法与语料的相似度要求越高，技能识别越严谨；阈值越低，用户的说法与语料的相似度要求越低，技能识别越宽松。 单击“确定”。 线上发布 等待约3分钟训练结束，单击右侧操作列的“线上发布”按钮，开始发布该版本上线。

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除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强：

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自然语言处理基础 服务接口说明 分词 多粒度分词 依存句法分析 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（高级版） 句向量 实体链接 关键词抽取 事件抽取 成分句法分析 父主题： API

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为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上，为了训练出效果较好的模型，建议每个商品标签准备200个以上的数据。 针对未标注数据，要求将图片放在一个目录里，示例如下所示。

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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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人脸在图像中的位置。 similarity Double 人脸搜索时用于被检索的相似度。 external_fields Object 用户添加的额外自定义字段。 external_image_id String 人脸所在的外部图片ID。 face_id String 人脸ID，由系统内部生成的唯一ID。

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再上传照片，身份识别时候，请注意保持头像在检测框内，做微调动作。 请检查是否正确安装摄像头驱动或者摄像头驱动需要更新，建议安装摄像头驱动后重试。 请确保身份证及拍摄图片头像清晰（建议仅上传身份证部分图片，其他边框可裁剪掉），上传的照片不大于8M，且和当前考试人头像相似度大于80%，否则无法通过

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