自然语言处理基础 分词 将文本切分成以独立的词为单位的序列，且在该过程中，对切分得到的词汇进行词性的标注。 依存句法分析 分析句子中词汇和词汇之间的相互依存关系，得到句子的句法结构。例如中文中使用依存句法分析，将一句话分析出主谓宾结构，将宾语定义为谓语动词的支配对象等。 文本相似度 对文

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object True 语速低于最小限制时，客户说出以下句子 1.2.1.1 customer array[string] False 客户说的句子id 1.2.2 over object True 语速大于最高限制时，客户有说出以下句子 1.2.2.1 customer array[string]

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语速低于最小限制时，客户有说出以下句子 1.2.1.1 customer array False 客户说的句子id 1.2.2 over object True 语速大于最高限制时，客户有说出以下句子 1.2.2.1 customer array False 客户说的句子id 响应说明 响应状态码:

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描述 text 是 Array of strings 输入的多条句子列表。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 vectors Array of objects 输入的多条句子转换的向量表示。 input_token_length Integer

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描述 text 是 Array of strings 输入的多条句子列表。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 vectors Array of objects 输入的多条句子转换的向量表示。 input_token_length Integer

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string True 句子的逻辑关系运算符，取值如下： must：必须说出 if：如果说出 must_say：一定要说 must_not_say：一定不能说 then：再说出 and：还要说出 1.5 position_distance number False 句子的偏移量，取值范围：1~9999

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d 表2 请求体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 sentences array[string] False 话术使用的句子 1.2 role string True 话术对应的角色，取值如下： any：不限制 staff：坐席 customer：用户 1.3 position

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False 座席说的句子标识集合 1.2.1.2 customer array[string] False 客户说的句子标识集合 1.2.2 after object False 静默之后的例外设定 1.2.2.1 staff array[string] False 座席说的句子标识集合 响应说明

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False 座席说的句子标识集合 1.2.1.2 customer array[string] False 客户说的句子标识集合 1.2.2 after object False 静默之后的例外设定 1.2.2.1 staff array[string] False 座席说的句子标识集合 响应说明

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管理智能质检 管理句子 管理敏感词 配置质检规则 设置质检评分 配置业务场景 查看智能质检结果 配置抽检计划 创建人工抽检任务 文本和语音分析 父主题： 质检管理

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array[object] False 对话逻辑中使用到的句子分组 1.1.1 sg_id string False 句子分组标识 1.2 min string False 对话逻辑匹配个数 1.3 expression string False 句子分组之间的逻辑关系，例如if 7cb411d

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字符串相似度 字符串相似度topN NGram Count PMI 关键词抽取 原子分词 文本TF-IDF 三元组转kv 文本分类 LDA 句子拆分 文本摘要 停用词过滤 语义相似距离 父主题： 模型工程

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为0点，单位为ms。 event取值范围及其说明 表2 event取值范围 事件 说明 VOICE_START 检测到句子开始。 VOICE_END 检测到句子结束。 EXCEEDED_SILENCE 静音超长，也即没有检测到声音。 在流式一句话模式下： 不会返回VOICE_ST

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False 敏感词例外状况 1.3.1 customer array[string] False 客户说的句子 1.3.2 staff array[string] False 坐席说的句子 1.4 category_id string True 敏感词分类的唯一标识 响应说明 响应状态码:

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False 敏感词例外状况 1.3.1 customer array[string] False 客户说的句子 1.3.2 staff array[string] False 坐席说的句子 1.4 sw_id string True 敏感词的唯一标识 1.5 category_id string

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参数类型 是否必选 说明 1.1 sentence_groups array[string] False 句子分组标识 1.2 expression string True 不同句子分组质检的逻辑关系表达式，例如must a9d7d3ce37ec4bf0a3ef027cfbe96275

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input_table 输入的包含分词后句子的数据表；必填 输入参数说明 参数名称 参数描述 参数要求 doc_id_col 文章id列 string类型；必填 doc_content 分词后的文本列 string类型；必填；多列时每列当做单独的句子处理 doc_content_sep

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、粤语和上海话。 方言和英语仅支持“华北-北京四”区域。 端点检测参数（vad_head、vad_tail、max_seconds）会影响句子的分段结果，存在一定误差。对连续模式和单句模式生效，对流式一句话模式无效。 父主题： 约束与限制

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参数说明 inputs input_table 输入的包含分词后句子的数据表；必选 输入参数说明 参数名称 参数描述 参数要求 doc_col_name 分词后的文本列 string类型；必填；多列时每列当做单独的句子处理 doc_sep 分词列中的词分隔符 string类型；必填；默认为"

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参数 类型 是否必选 描述 user String 必选 发起问题的用户ID。 sentence String 必选 需要进行推荐FAQ匹配的句子。长度不超过1024个字符。 language String 必选 语言。 当前支持如下四种： en_US：英语 ar：阿拉伯语 es_ES：西班牙语

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停用词过滤 概述 停用词过滤是自然言语处理中一个重要的步骤。它可以将句子中的噪声词，和一些无关词（通常由用户指定）过滤掉。 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。里面存放的是待过滤的语句

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