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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mp接口，跟踪计算图中算子的前向传播与反向传播时的输入与输出，然后再compare将对比结果写出到.csv表格中。 当前支持计算Cosine（余弦相似度）、MaxAbsErr（最大绝对误差）和MaxRelativeErr（最大相对误差）这三种评价指标，通过设定相似度阈值和最大绝对

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datediff1 datediff1函数用于计算两个时间date1、date2的差值，将差值以指定的时间单位datepart表示。 相似函数：datediff，datediff函数用于计算两个时间date1、date2的日期差值，不支持指定返回的时间单位。 命令格式 datediff1(string

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datediff1 datediff1函数用于计算两个时间date1、date2的差值，将差值以指定的时间单位datepart表示。 相似函数：datediff，datediff函数用于计算两个时间date1、date2的日期差值，不支持指定返回的时间单位。 命令格式 datediff1(string

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对电影的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“上映时间”的相似度大于等于0.90时，数据进行融合。对人物的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“职业”的相似度大于等于0.90

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对电影的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“上映时间”的相似度大于等于0.90时，数据进行融合。对人物的属性“name”相似的数据进行知识融合判断，当属性“name”的相似度大于等于0.90，且属性“职业”的相似度大于等于0.90

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不相关的向量，减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向

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基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于特征匹配的召回策略 基于UCB的召回策略 近线召回 基于物品相似度的实时召回 基于用户相似度的实时召回 在“创建自定义场景”页面，进入“召回策略”页签，单击“添加召回策略”，根据业务需要在下拉框中选择一个合适的策略。

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单用户QPS 分词 20 多粒度分词 2 依存句法分析 2 命名实体识别（基础版） 20 命名实体识别（领域版） 20 文本相似度（基础版） 20 文本相似度（高级版） 2 句向量 20 实体链接 20 关键词抽取 20 事件抽取 2 文本摘要（基础版） 20 文本摘要（领域版） 2

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erator Subtask放在不同的线程中独立执行。一个Operator的并行度，等于Operator Subtask的个数，一个Stream的并行度（分区总数）等于生成它的Operator的并行度，如图4所示。 图4 Operator 紧密度高的算子可以进行优化，优化后可以将多个Operator

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表1 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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计算资源 单击计算资源页面，列表中会显示已购买的计算资源，以及是否可用等信息，若新购买的账号则列表为空。 图1 计算资源 单击“购买计算资源”按钮购买计算资源。可以根据业务需要选择不同的资源类型，其中可用区可以选择任意可用区即可。并支持包年包月购买，或者按需购买。 图2 购买计算资源

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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计算规格说明 AI Gallery提供了多种计算规格供用户按需选用。只要用户的账号费用充足，就可以持续使用资源，详细计费说明请参见计费说明。 计费说明 AI Gallery的计费规则如表1所示。 表1 计费说明 规则 说明 话单上报规则 仅当AI Gallery工具链服务创建成功

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签名计算工具 SFS提供可视化签名计算工具，帮助您轻松完成签名计算。 表1 签名计算工具 签名计算方式 签名计算工具获取地址 Header中携带签名 可视化签名计算工具 若调用SFS API报如下错误： 状态码：403 Forbidden 错误码：SignatureDoesNotMatch

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的分子数过少，建议可以适当放宽强约束的条件设置，比如相似度可以放宽到0.3~1.0。如果分子较易优化，优化后的分子相似度较高，新颖性较低，建议可以适当收紧强约束的条件设置，比如相似度可以收紧到0.3~0.7等等，正常情况下相似度设置按照默认即可。 弱约束：优化后的小分子不必要满足

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否则返回NULL。 B 是 参数B控制近似的精确度，B值越大，近似度越高，默认值为10000。当列中非重复值的数量小于B时，返回精确的百分数。 返回值说明 返回DOUBLE类型的值。 示例代码 计算所有商品库存（items）的 0.5 百分位，精确度100。命令示例如下： select P

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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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计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题： 分析任务定义

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相邻消息计算 算子简介 名称：相邻消息计算 功能说明：基于前一消息和当前消息，按照表达式进行数值计算，计算的结果赋值给当前输入消息的属性。 举例：消息中有上报机器的产品总产量，但没有相对上一个上报周期的增量产量。通过相邻消息计算算子，可以用本消息中的产品总量减去上一个消息中的产品

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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