文本审核 文本 内容审核 （V3） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

文本审核 文本内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

文本审核 文本内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

文本组合 文本组合是将当前表单中的字段按照一定的格式进行组合。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“文本组合”组件至表单设计区域，如图1。 图1 文本组合 显示名称：该组件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。 选择字段：选择组合的字段，字段和分隔字符不能超过10个。

查看更多 →

文本审核 文本内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

文本向量化 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/embeddings 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型

查看更多 →

制作文本 创建文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 表格 数字翻牌器 阈值翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 矩形树图 父主题： 大屏组件

查看更多 →

存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。

查看更多 →

存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。

查看更多 →

建主题。 基于物品相似度的实时召回 基于物品相似度的实时召回策略是根据用户短时间内行为数据（如购买，收藏，内容评论或分享），通过牛顿冷却定律对相关行为的初始权重进行衰减和汇总，从而找出用户该时间段内感兴趣的物品，结合物品的相似度信息进行关联推荐。 表10 基于物品相似度的实时召回参数说明

查看更多 →

快速关联查询 在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。

查看更多 →

概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

查看更多 →

天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

查看更多 →

、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。 机器翻译 NLPMT：机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速翻译能力，通过API调用即可实现源语言文本到目标语言文本的自动翻译。 事件网格

查看更多 →

应用场景 自然语言处理 适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、

查看更多 →

Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

查看更多 →

填写问题内容，单击“”，查看当前问答组中是否已添加过相似问答。如果没有记录，则执行下一步。 单击数量列，进入管理问答组页面。 单击“”，填写问题和标准答案，以及回复类型（回复文本还是资源模板），如下所示。 为了提升问答被匹配到的准确率，您可单击“问”后的，或单击“关键词1”后的，为问题添加相似问或关键词。 单击“”，按钮，保存成功。

查看更多 →

存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。

查看更多 →