AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 语义相似度 更多内容
  • 语义相似距离

    语义相似距离 概述 计算距离某个向量最近的k个向量集合。这些向量通常是通过算法生产的包含语义的向量(例如word2vec生产的词向量,或者doc2vec生产的文章向量)。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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  • 文章相似度

    文章相似 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard和最长公共子序列四种方法计算文章的相似。 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 输出 DataRame

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  • 字符串相似度

    字符串相似 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算字符串的相似。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型,da

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  • 文本相似度(高级版)

    文本相似(高级版) 功能介绍 对文本语义相似计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 本API免费调用,调用限制为2次/秒。 文本相似基础版和高级版基于不同算法实现,对相同文本,基础版和高级版的结果有所差别。根据测试数据,高级版效果一般优于基础版。 调试 您可以在API

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  • 问答模型训练(可选)

    8,输入用户问“我可以去哪办理”,机器人返回相似得分大于0.8的标准问给用户,并推荐相似得分大于0.6的标准问: 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”,查看具体的相似得分。 图9 查看相似得分 阈值调整后,推荐问阈值为0.7,直接回答阈值为0.9,输入用户问“我可以去哪办理”,语料库中没有与用户问相似度得分高于0

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  • 深度学习模型预测

    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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  • 文本相似度(基础版)

    文本相似(基础版) 功能介绍 对文本进行语义相似计算。 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支持使用基础套餐包,购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 也可使用文本相似(高级版)接口,详情请见

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  • 字符串相似度topN

    字符串相似topN 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算 文章的相似 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型

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  • 数据处理简介

    例如在深度学习领域,可以根据用户输入的正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要的类别,去除用户不想要的类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问

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  • 应用场景

    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、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似,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

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  • 文本

    文本 TF-IDF 文本词向量 词频统计 文章相似 字符串相似 字符串相似topN NGram Count PMI 关键词抽取 原子分词 文本TF-IDF 三元组转kv 文本分类 LDA 句子拆分 文本摘要 停用词过滤 语义相似距离 父主题: 模型工程

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  • 功能介绍

    自然语言处理基础 (Natural Language Processing Fundamentals),为用户提供包括分词、命名实体识别、关键词提取、短文本相似等自然语言相关的API,可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析等场景中。 语言生成 (Language Generation,简

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  • 多语义化

    语义化 参数多语言支持对variable的参数名字、描述和类型进行词条翻译,当前支持zh_cn、en_us两种语义 i18n中示例如下: "i18n": { "zh_cn": [ { "variable_name":

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  • 功能介绍

    全流程可视化自主训练,用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习,也可以利用notebook进行算法开发;支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化,提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置,包括:backbone、实时样本增强(随机翻转、裁切、对比亮度增强、归一化等)、loss函

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  • AI开发基本概念

    类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

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  • 创建元素链接

    ”。 权重:匹配问答与配置元素的近似时,该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似计算时,本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重:匹配问答与配置元素的近似时,该元素对应实例所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似计算时,实体实例“不止英雄”所占比例大小。

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  • ModelArts Pro的应用场景和用户群体

    自然语言处理套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似、命名实体识别等自然语言处理相关技术,计算两个问题对的相似,可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 内容推荐 通过文本分类预测模型,精确匹配出语义相似的内容,快速构建内容推荐场景。 视觉套件 商品识别 无人超

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 问答诊断

    及扩展问,并按相似得分降序展示搜索结果。 初筛是比较粗略的相似匹配算法,快速的召回一批比较有可能的问题,然后利用重排序算法去精确排序。初筛一般更关心词语是否出现,重排序对顺序、词组等的特征会综合考虑。 重排序结果 根据初筛结果,对用户问进行语义识别,并根据相似得分重新排序,按得分倒序展示结果。

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  • 概述

    概述 图像搜索 Image Search )基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的

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