AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    人工智能电影 更多内容
  • 人工智能

    人工智能 华为人工智能工程师培训 华为企业人工智能高级开发者培训 行业AI大赛&培训专业服务 父主题: 培训服务

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  • 代码配置模式

    "label_map_configs": { "Film": "电影", "Person": "人物" }, "property_map_configs": [ { "label": "电影", "source_keys": [

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  • 示例场景说明

    SQL脚本top_rating_movie(用于存放评分最高的Top10电影) 创建DWS SQL脚本top_active_movie(用于存放最活跃的Top10电影) 开发并调度作业,通过编排作业和配置作业调度策略,定期执行作业,使得用户可以每天获取到最新的Top10电影结果。 服务退订,如果不再使用DataArts

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  • 步骤3:数据开发

    本步骤通过电影信息和评分信息的原始数据,分析评分最高的Top10电影和最活跃的Top10电影,然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中,以支撑信息分析。 创建DWS SQL脚本top_rating_movie(用于存放评分最高的Top10电影) 评分最高Top10电影的计算方

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  • 系统内置模板

    概念限制 沈振导演了什么电影 xx实体 的 xx关系 的 xx关系(正向二跳关系) 沈振导演的电影的主演是谁 上一个实体 的 xx属性 它的上映日期 上一个实体 的 xx关系(正向) 他主演的电影 上一个实体 的 xx关系 的 xx关系(正向二跳关系) 她导演的电影的主演 上一个实体 和

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  • 使用算法分析图

    方式调用,具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例,运行后得到的PageRank值如下图所示。 图2 查询分析结果 将参数进行调整后,再次运行算法得到的PagRank值不同,但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影,分别是ID Comedy和ID Action。

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  • 入门实践

    本实践指导使用非结构化数据(多行单句文本文件)创建图谱。以与人物、电影有关的非结构化数据为例,通过在控制台进行数据标注、模型训练,构建一个人物、电影有关的信息抽取模型,在自定义抽取模型的基础上去创建图谱。 使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本实践提供一个与电影有关的非结构化数据样例,以便用户快速熟悉

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  • 初级使用者:基于电影评分的数据集成与开发流程

    初级使用者:基于电影评分的数据集成与开发流程 示例场景说明 步骤1:准备工作 步骤2:数据集成 步骤3:数据开发 步骤4:服务退订(可选)

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  • 表格配置模式

    系,填写相关信息。 知识与实体电影的映射关系,如图2所示。 图2 实体电影的知识映射关系 在实体“电影”下方的“类型映射”区域填写映射前的实体类型字段“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项,如表1所示。 图3 实体电影知识映射 表1 实体电影的知识映射字段 属性/关系名称

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  • 创建问答模板

    对话。 例如问答模板“XX电影评分多少”,增加追问模板“请问您说的哪部电影?”,定位具体实体实例并反馈答案。 也可设置推荐问、兜底、无法回答等话术。 例如问答模板“请推荐好看的电影”,增加追问模板“推荐电影如下:”,答案会反馈“推荐电影如下:电影1、电影2...”。 配置问答模板(代码编辑)

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  • 华为人工智能工程师培训

    机对话基础编程。使您具备人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、 自然语言处理 工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 人工智能概览 介绍人工智能技术的概念、发展史、应用方

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  • 结构化数据创建图谱

    。 单击实体“电影”对应的图标。 填写实体“电影”映射前的抽取项:“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项,如图15和表4所示。 图15 实体电影的抽取项 表4 实体电影的抽取项 属性/关系名称 抽取项 name 中文名 票房 票房 上映时间 上映时间 电影:主演:人物 主演

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  • 快速创建知识图谱

    。 单击实体“电影”对应的图标。 填写实体“电影”映射前的抽取项:“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项,如图15和表4所示。 图15 实体电影的抽取项 表4 实体电影的抽取项 属性/关系名称 抽取项 name 中文名 票房 票房 上映时间 上映时间 电影:主演:人物 主演

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    华为企业人工智能高级开发者培训 培训简介 基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次工业革命正将人类带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能发展提高到国家战略层面,规划明确要求“到2020年人工智能总体技术

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  • 配置知识映射简介

    后的相关字段。 基本概念 知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与 知识图谱 本体的映射关系,例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图1所示。 图1 实体电影的知识映射关系 配置方式 表格配置模式:通过填写基础数据映射前后的相关字段,完成知识映射配置。具体步骤请见表格配置模式。

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  • 过滤查询实体列表

    count Integer 当前返回的实体结果个数。 results Array of EntityDetailResp objects 符合过滤条件的实体列表。 表5 EntityDetailResp 参数 参数类型 描述 id String 实体ID。 label String 实体类型。

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  • 基础知识

    1所示,“电影”、“人物”以及两者之间的关系“主演”、“导演”均可称作概念。 本体 本体是某个领域中抽象概念的集合,能够描述某个范围内一切事物的共有特征以及事物间的关系。例如图1可称作一个本体。 实体 实体是知识图谱三元组的元素之一,指某种具体的事物。例如某一具体的电影(人物或关系),可称作实体。

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  • 使用高代码服务编排自定义API

    票价≤票价具体值,余票≥余票具体值的电影院和影片信息,分页显示。例如,查询票价≤19.9,余票≥8的电影院ID、影片ID、票价和余票信息。 表1 实体 实体类型 实体名称 说明 数据实体 英文名称:Cinema 中文名称:电影院 用于存储电影院信息,如部门、收入等。 英文名称:Film

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  • 准备训练数据

    短文本txt格式,文件内容示例如下: 张三的生日是1990年1月1日,身高175cm,出生于北京。 李四,著名导演,毕业于电影学院,代表作有《电影1》、《电影2》。 ... ... 定义三元组类型(schema) 为了训练自定义的信息抽取模型,需要定义该抽取模型能够抽取的三元组类型,并在训练数据中进行标注。

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  • 本体简介

    在创建知识图谱之前,您需要创建图谱的本体,用于组织知识图谱信息结构。 基本概念 实体 实体是有可区别性且独立存在的某种事物。例如某一具体的电影(或人物或关系),如电影“霸王别姬”,可称作实体。 概念 概念指是抽象的、普遍的想法,是充当指明实体、事件或关系的范畴或类的实体。例如本体如图1所示,

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  • KooSearch服务适用哪些场景

    KooSearch 服务适用哪些场景 华为云KooSearch服务适用于站内搜索、文档搜索等多种场景,如电商网站、零售商城、新闻资讯网站、音视频服务网站、门户网站、协同办公、电影游戏运动兴趣社区等。 父主题: 服务咨询

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