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    深度学习 文本分割 更多内容
  • 创建纵向联邦学习作业

    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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  • 问答模型训练(可选)

    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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  • 预测接口(文本标签)

    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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  • 内容审核-文本

    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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  • 内容审核-文本

    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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  • 文本分析配置

    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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  • 长文本摘要

    readFileToString(new File("D:/test.txt"), StandardCharsets.UTF_8); // 通过分割分割文档; // 以 分割符“\n”, 每段大小最大1000字符 为例 List<String> docs = TextSplitter.splitByChars(context

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  • 长文本摘要

    文本摘要 应用介绍 切割长文本,利用大模型逐步总结,如对会议/报告/文章等总结概述。涉及长文本分割、摘要等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包, pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。

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  • 单行文本

    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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  • 基本文本匹配

    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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  • 基本文本匹配

    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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  • 华为人工智能工程师培训

    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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  • 文本分类

    参数名 参数类型 必选 说明 content String 是 待分析文本,UTF-8编码,限定400个字符以内,文本长度超过400个字符时,只检测前400个字符,目前仅支持中文。 domain Integer 否 文本分类适用领域。默认为1,表示广告检测。目前只支持广告检测。 响应消息

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  • 基本文本匹配

    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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  • 清空审核文本记录

    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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  • 文本检索函数

    文本检索函数 get_current_ts_config() 描述:获取文本检索的默认配置。 返回类型:regconfig 示例: 1 2 3 4 5 SELECT get_current_ts_config(); get_current_ts_config -----------------------

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  • 语义分割图片标注任务

    语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮,(快捷键4,非小键盘)绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3

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  • 对间隔分区表分割分区

    对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后,源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如,创建如下间隔分区表,并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 自动学习简介

    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、

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  • Loader作业源连接配置说明

    CS V_FILE:表示文本格式文件。目的连接为数据库型连接时,只支持文本格式。 BINARY_FILE:表示文本格式以外的二进制文件。 换行符 源数据的每行结束标识字符。 字段分割符 源数据的每个字段分割标识字符。 编码类型 源数据的文本编码类型。只对文本类型文件有效。 文件分割方式 支持以下两种:

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