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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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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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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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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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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在标注作业详情页，单击“已标注”页签，然后在文本列表中选中待修改的文本。 在文本列表中，单击文本，当文本背景变为蓝色时，表示已选择。当文本有多个标签时，可以单击文本标签上方的删除单个标签。 基于标签修改 在标注作业详情页，单击“已标注”页签，在图片列表右侧，显示全部标签的信息。 批量修改：在“全部标

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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客户服务云，选择“配置中心 > 质量管理 > 文本分析配置”。

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清空审核文本记录 操作场景 一键删除所有保存的审核文本记录。删除后信息无法恢复，请谨慎操作。 前提条件 有已提交的审核的文本。 操作步骤 登录UGO控制台。 单击左侧导航栏“SQL审核 > 语句审核”，进入审核文本页面。 审核文本界面下方，显示历史记录的详细信息。 单击“清空记录”。

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查看状态码与错误码。 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。 创建自定义白名单词库：在使用文本内容审核服务时，您在白名单词库配置的内容可以不被检测出。

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详情和调用次数统计。 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。 创建自定义白名单词库：在使用文本内容审核服务时，您在白名单词库配置的内容可以不被检测出。

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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。

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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

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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

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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

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