自然语言处理 NLP

如何理解分片数与副本数？ 什么是分片 分片也叫条带，指Redis集群的一个管理组，对应一个redis-server进程。一个Redis集群由若干条带组成，每个条带负责若干个slot（槽），数据分布式存储在slot中。Redis集群通过条带化分区，实现超大容量存储以及并发连接数提升。

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怎么理解SparkRTC的角色Role？ 角色Role是指用户在房间内的不同角色类型，不同角色类型有不同的权限模型。主要有如下三种角色类型： 主播（publisher）：只发流不收流主播型角色。SparkRTC预留的角色类型。 互动观众（joiner）：既能发流也能收流的互动型角色。

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自动测试可以使运维人员使用自动测试文本来批量测试对话，来验证机器人的回复是否满足预期，减少验证语料是否正确的工作量。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务界面。 选择“检查训练 > 知识测试”。单击“新增”。 输入测试用例组名称，例如“机票预订机器人”，选择机器人，并设置主叫ID（即主叫号码）。

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创建应用 参数 说明 第三方应用 配置说明如下所示： 科大讯飞平台应用的“自然语言模型”配置为“AIUI通用语义模型”时，如配置应用所示。请从下拉框中选择“科大讯飞AIUI通用语义模型”。 科大讯飞平台应用的“自然语言模型”配置为“星火交互认知大模型”时，如配置应用所示。请从下拉框中选择“科大讯飞星火交互认知大模型”。

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易懂：测试用例表达用词要求易懂 规则7.3.1 测试用例的从用户角度来描述，采用易于理解的自然语言，而避免太过专业化的用语，以保证不同技术层面的测试人员都能容易理解。 规则7.3.2 避免出现对系统内部实现的描述。 父主题： 用例前置条件、测试步骤、预期结果文字表达规则

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和行为动作，与人类进行真实的沟通交流，使用户感受到与真人对话的亲切感和舒适度。其中，语义理解技术可以帮助系统理解用户的意图和需求，分析和解决用户问题；智能语音技术可以使系统的 语音合成 和识别更加自然流畅，提高用户的交互体验；计算机视觉技术可以帮助系统感知用户的面部表情、身体动作和手

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模型管理 使用租间管理员账号登录AICC。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解管理> 系统管理>模型管理” 单击“新增”，依次输入“名称”、“语言”、“模型类型”、“描述”。 图1 新增模型 单击“保存”，完成配置。 父主题： 其他操作

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自然语言处理基础 语言生成 语言理解 机器翻译 

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自然语言处理基础版和领域版的区别 自然语言处理基础版接口和领域版接口基于不同算法实现，对相同文本，基础版和领域版的结果有所差别。根据测试数据，领域版效果一般优于基础版。 自然语言处理基础版接口和领域版接口所支持的计费模式也有所区别，详情请见计费说明。 表1 区分基础版和领域版的接口

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不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛，例如在图像识别中，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确性；在自然语言处理中，可以将文本和语音信息结合起来，提高文本语义理解的准确性。 LoRA Low-Rank Adapt

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现问题，可根据ASR识别的内容、意图匹配的命令字等信息，判断意图匹配的是否正常。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理> > 语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 历史消息审核”。选择时段，通常选择第一条，表示最新的历史消息审核表，单击“查询”。 在查询条件

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自然语言处理的监控指标 功能说明 本节定义了自然语言处理服务上报 云监控服务 的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索自然语言处理服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.NLP 监控指标 表1 NLP支持的监控指标

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PI方式访问自然语言处理服务，具体操作请参见《自然语言处理服务接口参考》。 管理控制台方式 其他相关操作，请使用管理控制台方式访问自然语言处理服务。如果用户已注册公有云，可直接登录管理控制台，在页面左上角单击，选择“人工智能 > 自然语言处理 NLP”服务。

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如果作业A在零点进行调度，所依赖作业B可以是昨天的分钟任务。 小时依赖小时 规则：每个自然小时周期内的实例产生依赖，区间边界是自然小时[00:00,00:59]。 举例1：A依赖B，在同自然小时内，无论A、B设置在什么时间点执行，A永远在B之后执行。 图7 小时依赖小时举例一

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需添加的流程变量 图4 流程编排示例（语义识别图元） 语义识别下的机器人回复图元选择回复变量：FLOW.answer，表示回复匹配到的意图的回复语。 语义识别error3条件下的机器人回复图元选择回复变量：FLOW.error3，表示回复语义识别错误3次后的回答：错误三次。 保存并发布流程。

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需添加的流程变量 图4 流程编排示例（语义识别图元） 语义识别下的机器人回复图元选择回复变量：FLOW.answer，表示回复匹配到的意图的回复语。 语义识别error3条件下的机器人回复图元选择回复变量：FLOW.error3，表示回复语义识别错误3次后的回答：错误三次。 保存并发布流程。

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添加敏感词 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”菜单。 选择“ 知识管理 > 实体管理”，单击“敏感词”页签。 单击左侧分类区域的，为敏感词添加分类，例如“违禁词”，单击“保存”。 选中左侧新增的分类，单击右侧的“新增”，添加敏感词。您可以使用回车添加多条记录。 父主题：

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修改语义识别后返回给调用方的应答模板 信息匹配流程中第二个应答图元的应答模板PromptText，json格式是固定的，但是要注意引用的参数名称与该流程中定义的流程变量名称一致。 选择“流程管理 > 流程编排”，单击信息匹配流程后的，进入流程编辑页面。 单击下方的“应答”图元，查看其“应答模板”名称。

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创建应用 参数 说明 第三方应用 配置说明如下所示： 科大讯飞平台应用的“自然语言模型”配置为“AIUI通用语义模型”时，如配置应用所示。请从下拉框中选择“科大讯飞AIUI通用语义模型”。 科大讯飞平台应用的“自然语言模型”配置为“星火交互认知大模型”时，如配置应用所示。请从下拉框中选择“科大讯飞星火交互认知大模型”。

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API 自然语言处理基础服务接口说明 语言生成服务接口说明 语言理解服务接口说明 机器翻译服务接口说明

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不同场景下，机器人可以自动回答30~80%的问题，显著降低企业人力成本。 坐席助手 实时理解呼叫中心坐席和客户的对话，在对话过程中，机器人自动提取关键字，凝练问题，搜索并呈现出匹配语义的答案，为坐席的工作提供实时支撑，极大提高坐席工作效率和客户满意度。 售前咨询机器人 构建产品知

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