深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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实体识别接口 场景描述 给第三方接入方调用，实现实体识别能力，可应用于智能填单场景。 如果需要使用Lodas的实体识别模型，调用实体识别接口之前，请先完成实体识别功能调测，具体操作请参见《OIAP 产品文档》的调测实体提取模型功能章节。 接口方法 设置成“POST”。 URL h

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命名实体识别模型 模型名称 res-default-ner 功能 将待处理的文本中的人名、地名、组织名提取出来。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 text 是 String 待处理的文本。

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offset Integer 实体文本在待分析文本中的起始位置。 len Integer 实体文本长度。 请求示例 请求示例（识别分析命名实体） POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/nlp-fundamental/ner Request Header:

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Integer 实体文本在待分析文本中的起始位置。 len Integer 实体文本长度。 请求示例 请求示例1（识别分析命名实体，支持的领域类型为通用领域） POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/nlp-fundamental/ner/domain

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表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √

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2.0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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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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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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实体管理 添加实体 更新实体 删除实体 批量删除实体 父主题： 应用模型

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true } 状态码 状态码 描述 200 successful operation. 400 Bad Request. 500 Internal Server Error. 错误码 请参见错误码。 父主题： 实体管理

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mention String 实体名称。 offset Integer 实体文本在待分析文本中的起始位置。 请求示例 分析识别文本为 "李娜唱的青藏高原真好听"的实体 https://nlp-ext.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v1/1604d8170cd844

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关系实体 实体配置流程指引 创建关系实体 配置实体属性 发布关系实体 配置数据源映射 同步xDM-F实体变更信息 查看关系实体 管理关系实体 父主题： 数据模型管理

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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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实体管理 创建逻辑实体 新增物理实体 发布模型 父主题： 数据建模

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] } 状态码 状态码 描述 200 successful operation. 400 Bad Request. 500 Internal Server Error. 错误码 请参见错误码。 父主题： 实体管理

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实体链接 功能介绍 针对通用领域的文本进行实体链接分析，识别出其中的实体，并返回实体相关信息。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API以定制版API 定价 按需计费，不支持使用套餐包，使用时请在 自然语言处理 价格计算器 按需计费-自然语言处理定制版API中查看费用详情。

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否能够识别。如果预置实体无法满足您需要，您可自行添加用户实体。用户实体分为三种： 一般实体：对应单一变量的实体，例如起始地、目的地、航空公司都是一般实体。用户自定义添加的一般实体当前只支持设置枚举值和对应枚举值的同义表述，而无法实现模糊匹配等复杂功能。 组合实体：将多个实体组合起

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创建迁移数据Jupyterlab算法工程，详细操作请参见创建特征工程。 请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。

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