对象存储服务 OBS     

对象存储服务(Object Storage Service)是一款稳定、安全、高效、易用的云存储服务,具备标准Restful API接口,可存储任意数量和形式的非结构化数据。

 
 

    obs文本 更多内容
  • 文本编辑

    在配置中,设置组件的文本、段落和文本滚动方向。 图4 配置 文本设置 文本内容:请输入文本内容,您也可以从后台数据中获取文本内容,详情请参见从数据中获取文本内容。 字体:设置文本字体、大小和颜色等。 文本装饰:为文本添加下划线、删除线和上划线。 段落设置 内容对齐方式:文本内容为多行时,支持居中、左对齐、右对齐和两端对齐。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本标注任务

    服务文本标注场景下的竞争力。当前支持文件类型包括:txt、yaml、csv、xml,文件编码仅支持UTF-8。单个文本不超过100M。 图1 文本标注 绘制对象 单击文本标注任务名称,选择任意一个文件进入文本标注模板工具进行人工标注。 设置文档属性和意图。 单击“文档属性”,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本词向量

    output_port_3为pyspark中的DataFrame类型,为文本向量。 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 text_col 是 输入数据集中文本所在列的列名。 "words" text_id 是 文本id列,用一个id代表文本。 "id" result_col 是 结果列的列名。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本摘要

    如果remain_other_cols为True,则保留input_table全列;如果为False,则只保留input_table原文本列 xxx_summary 原文本列的文本摘要结果列 摘要结果列列名为原文本列列名 + "_summary" 输出摘要句子依据权重组合,并未保留在原文中顺序。 样例 数据输入 id

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本搜索类型

    文本搜索类型 GaussDB (DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式,tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元,通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 控制文本搜索

    控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题: 全文检索

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本搜索类型

    文本搜索类型 GaussDB(DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式,tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元,通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本审核

    文本审核 文本 内容审核 (V3) 文本内容审核(V2) 父主题: SDK调用示例

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本审核

    文本审核 文本内容审核(V3) 文本内容审核(V2) 父主题: SDK调用示例

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本审核

    文本审核 文本内容审核(V3) 文本内容审核(V2) 父主题: SDK调用示例

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本搜索类型

    文本搜索类型 GaussDB提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式,tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元,通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合,tsvector类型的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 控制文本搜索

    控制文本搜索 为了执行全文搜索,必须有个函数创建来自文档的tsvector和来自用户查询的tsquery。同时,为了以有效的顺序返回结果,需要一个函数对比文档的查询相关性。同时,能很好地显示结果也是很重要的。GaussDB支持所有这些函数。 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本搜索类型

    文本搜索类型 GaussDB提供了两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式,tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元,通常是一个数据库表中一行的文本字段或者这些字段的组合,tsvector类型的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 预测接口(文本标签)

    预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 单行文本

    单行文本 单行文本组件用于录入普通的文本,包含文字、数字等,例如商品名称、人员姓名、车牌号、邮政编码、地址、身份证号码等。 在表单开发页面,从“数据组件”中,拖拽“单行文本”组件至表单设计区域,如图1。 图1 单行文本组件 显示名称:该字段在页面呈现给用户的名称,可以设置为中文,也可以设置为英文。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本分类

    在“未标注”页面中,单击选中需要删除的文本对象,然后单击左上角“删除”,即可完成文本的删除操作。 在“已标注”页面中,选中待删除的文本对象,然后单击“删除”,删除单个文本。或者选择“选择当前页”选中该页面所有文本,然后单击左上角“删除”,即可完成当前页所有文本的删除操作。 其中,被选中的文本,其背景将显示为蓝色。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本TF-IDF

    文本TF-IDF 概述 文本TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库出现的频率成反比下降。文本TF-IDF用于展示文本基于词频统计的输出,经TF-IDF加权的结果。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本分类

    文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类,以原始文本和标签作为输入,输出文本分类模型。 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。如果文本

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本文本匹配

    正如上面例子表明,tsquery不仅是文本,且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词,同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本文本匹配

    正如上面例子表明,tsquery不仅是文本,且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词,同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 文本分析配置

    文本分析配置 通过设置分析交互类型、分析百分比、待分析座席来开启语音/文本分析功能。 要开启语音文本分析功能,必须在此页面配置分析类型(语音类型、文本类型),并且同时开启文本分析特性开关。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 质量管理 > 文本分析配置”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了