语义分析-情感分析

的OBS桶中查看情感分析结果文件。 图5 情感分析结果文件 文本情感分析结果将保存至json同名文件，分析结果包括情感态度标签（0代表消极，1代表积极）以及标签置信度。 图6 情感分析结果 如果用户上传空文本，分析结果将返回提示“文本不能为空”。 图7 情感分析结果 （可选）进入

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IAM用户的登录密码。 - 区域 是 服务所属区域。 cn-north-4 情感分析（基础版） 针对通用领域的用户评论进行情感分析。 输入参数 用户配置情感分析（基础版）执行动作，相关参数说明如表2所示。 表2 情感分析（基础版）输入参数说明 参数 必填 说明 待分析的文本 是 待分析文

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中。 使用 函数工作流 FunctionGraph，用于实现调用情感分析服务业务逻辑，当收到OBS上传文段通知后，自动调用NLP情感分析服务进行语义识别，并将结果存放在OBS桶内。 使用NLP情感分析，提供用户评论情感分析。用户只需将文本上传至OBS桶，即可自动识别该文本情感（正负），以及标签置信度。

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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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句向量，文本摘要，情感分析（基础版），文本分类，意图理解，关键词抽取，语种识别，文档分类。 基础版API单价 * 使用量 请参见 自然语言处理 价格详情中的“按需后付费价格”表。 自然语言处理领域版API 按照调用次数进行计费，包括命名实体识别（领域版）， 情感分析（领域版），属性级情感分析（领域版）。

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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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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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。 情感分析：是自然语言处理语义识别的一个细分方向，情感分析致力于为企业和个人提供文本的情感分析能力，通过API调用即可实现自动化分析文本的情感态度。

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中文（zh） 诗歌生成 中文（zh） 语言理解 接口 情感分析（基础版） 中文（zh）、英文（en） 情感分析（领域版） 中文（zh） 文本分类 中文（zh） 属性级情感分析 中文（zh） 属性级情感分析（高级版） 中文（zh） 实体级情感分析 中文（zh） 意图理解 中文（zh） 文档分类

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句向量 20 实体链接 20 关键词抽取 20 事件抽取 2 文本摘要（基础版） 20 文本摘要（领域版） 2 诗歌生成 10 情感分析（基础版） 20 情感分析（领域版） 20 文本分类 20 意图理解 20 文本翻译 10 语种识别 10 文档翻译任务创建 1 文档翻译任务查询 10

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（领域版） 语言生成 服务接口 文本摘要（基础版） 文本摘要（领域版） 语言理解服务接口 情感分析（基础版） 情感分析（领域版）

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