包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

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问答数据保留时间 智能问答机器人中，“问答数据”只统计最近三个月的数据。您可以定期查看机器人的统计数据和运营数据，并根据数据情况提出解决方案，如补充知识库、管理词典等措施，来提升 对话机器人 的体验效果。 父主题： 智能问答机器人

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query_types 否 Array of Integers 指定发送的机器人类型集合。 0 知识库问答。 1 技能问答。 2 闲聊问答。 3 图谱问答。 4 文档问答。 5 表格问答。 非必填字段。如果不填，会使用默认的机器人融合策略。 表4 Extends 参数 是否必选 参数类型

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单轮问答（即将下线） 功能介绍 问答服务的输入为用户提问，输出是与输入最匹配的Top N(默认为top5)个知识点，知识点按得分从高到低排序。该接口即将下线，请优先使用开启会话、处理会话、关闭会话接口。 返回知识点如果含有答案字段（answer），则表示返回匹配成功结果，如果没有答案字段，则表示推荐结果。

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管理问答语料 创建问题类别 新建问答语料 父主题： 智能问答机器人

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删除/批量删除问答模板 针对没有用的问答模板配置， 知识图谱 支持删除操作。 删除问答模板 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。 单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答配置”，默认进入“元素链接配置”页面。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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正则表达式函数 本文介绍正则表达式函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 类型 函数 说明 值提取函数 regex_select 根据正则表达式提取符合条件的值。 regex_findall 根据正则表达式获得符合条件的所有值列表。 匹配判断 regex_match 判断是否匹配正则表达式。

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正则表达式函数 概述 所有的正则表达式函数都使用Java样式的语法。但以下情况除外： 使用多行模式（通过（？m）标志启用）时，只有\ n被识别为行终止符。 此外，不支持（？d）标志，因此不能使用。 大小写区分模式（通过（？i）标志启用）时，总是以unicode的模式去实现。同时，

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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景通过收集政务问答数据和相关政务问答文档，基于检索增强问答框架，构建了一个智能化的政务问答助手。 图1 政务问答智能助手整体框架 上图给出了政务问答智能助手的整体框架。该框架由query改写模块、中控模块、检索模块和问答模块组成： query改写模块：针对多轮对话中经常出现的指代

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开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务 包含以下子服务： 智能问答机器人（ QABot ） 智能问答机器人 简称QABot，可帮助企业快速构建、发布和管理智能问答机器人系统。能够快速应用至

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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操作。 图6 普通文档 上传问答题库的操作。 单击“问答题库”区域的“新建题库”，进入“创建问答库”页面，如图7所示。 设置如下参数： 语言：从下拉框中选择问答文件的语言类型，默认为：中文。 问答库名称：输入问题库名称。 图7 创建问答库 单击“问答模板下载”，下载模板文件至本地，必须按照模板格式准备问答文件。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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搜索并替换为正则表达式 除了搜索和替换表达式外，您还可以通过将正则表达式与捕获组一起搜索和重用匹配的部分内容。通过单击“使用正则表达式”按钮（）或按“Alt+R”，在搜索框中启用正则表达式，然后编写正则表达式并使用括号定义组。 然后，您可以通过在替换字符串中使用$n引用每个组中匹

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