通过开放的API和调用示例，您可以使用自然语言处理服务的自然语言处理基础服务、语言生成服务、语言理解服务、 机器翻译 服务等功能。 开通服务 开通NLP服务 API文档 API概览 自然语言处理基础服务 语言生成服务 语言理解服务 机器翻译服务 02 购买 自然语言处理服务的计费方式简单、灵活，

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自然语言处理套件 自然语言处理套件为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 自然语言处理套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。

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"dialog_id" : "66xxxx02x5axxx9xx12fxxx9c2xxxx6d", "subject_id" : "xa4axxx4-9xx9-4xx2-9xxx-3axxxxf4a5c3" } 响应示例 状态码： 200 nl-query请求返回体。 { "query_data"

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Java语言链代码开发 链代码结构 链代码相关的API 链代码示例 链代码调测 父主题： 链代码开发

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Python3语言API示例 本示例以图像标签为例介绍如何使用Python3调用API。 # encoding:utf-8 import requests import base64 url = "https://{endpoint}/v2/{project_id}/image/tagging"

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oryLimit，尤其在使用Java UDF时不建议用户设置此参数。但是如果用户非常清楚设置该参数带来的影响，可以参考下列信息进行设置： C UDF worker启动之后，占用的虚拟内存约为200MB，占用的物理内存约为16MB。 Java UDF worker启动之后，占用的虚拟内存约为2

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口查询相应的多语言配置，获取到多语言值后自助进行相应的业务展示或逻辑处理。 支持通过应用运行态预置页面或调用接口的方式，配置多语言&工程符号的实例数据。 每一个实例数据由多语言键、多语言值/符号图标文件和语言组成。多语言键在同一语言下必须唯一。 不同租户下的多语言&工程符号相互独立。

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修改多语言&工程符号 操作场景 本文指导您在应用运行态修改多语言&工程符号。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 多语言&工程符号”，进入“多语言&工程符号”页面。 找到需要修改多语言&工程符号，单击。 根据业务需求，修改多语言&工程符号的基本信息，单击“保存”。

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17、18.15 Java 8、11、17（当前仅支持华北-乌兰察布二零二） Go 1.x C#.NET Core 2.1、3.1、6.0（当前仅支持华北-乌兰察布二零二） PHP 7.3 父主题： 通用问题

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oryLimit，尤其在使用Java UDF时不建议用户设置此参数。但是如果用户非常清楚设置该参数带来的影响，可以参考下列信息进行设置： C UDF worker启动之后，占用的虚拟内存约为200MB，占用的物理内存约为16MB。 Java UDF worker启动之后，占用的虚拟内存约为2

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自然语言处理套件 行业套件介绍 新建应用 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 通用实体抽取工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 删除应用

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语言理解服务接口说明 情感分析（基础版） 情感分析（领域版） 文本分类 属性级情感分析（领域版） 属性级情感分析（高级版） 实体级情感分析 意图理解 文档分类 父主题： API

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如何配置组件多语言 使用说明 通过配置Widget多语言，实现Widget在不同语种环境下都可正常显示。单击下载链接，获取样例包“widget_demo_i18n.zip”。 操作步骤 参考1中操作，模板选择“widgetVueTemplate”新建Widget（示例开发包为“widget_demo_i18n

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搜索多语言&工程符号 操作场景 默认情况下，“多语言&工程符号”管理页面展示的是当前租户下全部多语言&工程符号。为了帮助用户快速搜索出当前租户下的多语言&工程符号，工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供搜索功能，目前可通过编码、多语言键及多语言值的属性维度进行过滤。

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热点问题、趋势、知识自动分析统计。 支持未知问题自动聚类，匹配相似问答，辅助人工不断扩充知识库。 支持问答调测，点对点的监测智能应答过程。 支持领域知识挖掘，提供易用的标注工具挖掘领域词。 全面的对话管理 支持自然语言多能力融合，智能对话中控。 灵活的知识库管理，支持对知识的批量操作。 支持嵌入多轮对话技能，满足复杂的任务型对话场景。

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查询知识库问法详情 功能介绍 该接口用于查询知识库问法详情。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/digital-human-chat/knowledge/question/{question_id} 表1 路径参数 参数 是否必选

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实现文本分类能力,可应用于智能工单分类场景。 调用文本分类接口之前,请先完成文本分类功能调测,具体操作请参见OIAP VXXXRXXXCXX 产品文档 01中的“安装和调测>调测>功能调测>”“调测文本分类模型功能”。 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:P

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最后再重启机器，待重启之后，找到“设置 > 区域和语言”，单击“语言”，选择“汉语”，步骤如下图。 安装中文输入法（可选）。 如果需要安装中文输入法，则需要先执行以下命令安装依赖包。 sudo dnf install ibus ibus-libpinyin 然后找到设置 > 区域和语言 > 输入源，单击加号按钮，步骤如下图。

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。 导入代码样例 下载quickStart(C)样例。 将代码复制到linux运行环境中。可以看到代码文件层级如下图。 代码目录简述： src：源码目录 mqtt_c_demo：demo核心源码； util/string_util.c：工具资源文件； conf：证书目录 rootcert

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进入“/opt/client/HDFS/hadoop/hdfs-c-example”目录下，运行如下命令导入客户端环境变量。 cd/opt/client/HDFS/hadoop/hdfs-c-example sourcecomponent_env_C_example 清除之前运行生成的目标文件和可执行文件，运行如下命令。

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型卡片并单击“体验”，进入模型调测页面。 在“模型调测”页面，可调测文本对话类型模型、文本生图类型模型、图像理解类型模型、语音转文本类型模型、文本向量化类型模型、文本转语言类型模型、工具调用类型模型以及文本排序类型模型。 调测文本对话类型模型，具体操作如下： 在“模型类型”下选择“文本对话”并配置表1所示参数。

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