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

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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

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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。

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文本审核 文本 内容审核 （V3） 父主题： SDK调用示例

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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。

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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

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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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、公

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聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后

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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

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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AICC，选择“配置中心 > 质量管理 > 文本分析配置”。

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步骤一：开通服务 内容审核-文本服务开通步骤请参考开通服务步骤说明。 步骤二：配置自定义词库 文本内容审核服务可支持用户配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库进行文本审核。 具体步骤请参考创建自定义词库。 步骤三：配置环境 您可以基于内容审核SDK通过编写代码的方式调用内容审核-文本API。在使

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内容审核-文本 本章节提供了通过Postman调用“内容审核-文本”的样例，帮助您快速体验并熟悉使用本服务，具体步骤如下： 步骤一：开通服务，用户在内容审核控制台，申请开通内容审核-文本服务。 步骤二：配置自定义词库，用户可配置自定义白名单词库和自定义黑名单词库。 步骤三：配置环境，把准备的配置文件导入到开发环境中。

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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。

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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