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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分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 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 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选

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，默认为中文。 criterion String 否 支持的分词规范。 中文分词标准目前支持PKU（北大分词标准）、CTB（宾州中文树库标准），默认为PKU。 英文分词标准默认为Penn TreeBank（宾州树库标准），不需要传入该参数。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数

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-8。 lang String 否 支持的文本语言类型，目前支持中文（zh）和英文（en），默认为中文。 granularity Integer 否 分词粒度，1为最细粒度，2为最粗粒度，其他情况默认返回全部粒度分词树结果。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数名

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注意事项 分词配置只会对配置时间点以后生成的日志生效，之前的日志以之前配置的分词符进行处理。 配置分词 在左侧导航栏中选择“配置管理 > 日志配置”，选择“分词配置”页签。 配置分词。 AOM提供了如下两种配置分词的方法。若同时使用了这两种配置方法，则分词符取并集。 自定义分词符：单击，在文本框中输入分词符，单击。

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nput_table分词列 xxx_words 分词列的分词结果列 分词结果列列名为原分词列列名 + "_words" dict_table是对默认词典的增加，不是只保留dict_table里的词； 自定义词典或自定义合并的词词性标注为"nz"； 暂不支持中文繁体简体混合的时间日期，如“陆月贰十日”。

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介绍语音预处理， 语音合成 、语音识别服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如，不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。 GaussDB (DWS)支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如：不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择一个合适的分词器，并且在postgresql

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如，不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB(DWS)支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择

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分词器 全文检索功能还可以做更多事情：忽略索引某个词（停用词），处理同义词和使用复杂解析，例如：不仅基于空格的解析。这些功能通过文本搜索分词器控制。GaussDB支持多语言的预定义的分词器，并且可以创建分词器（gsql的\dF命令显示了所有可用分词器）。 在安装期间选择一个合适的分词器，并且在postgresql

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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description

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若调用SDK接口时涉及到部分字段包含中文后报错的问题，如description字段，请在python文件头部添加“# -*- coding: utf-8 -*- ”，具体做法请参考Python使用UTF-8编码。

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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description

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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description

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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description

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是 迭代优化时的步长，学习率。 0.025 max_iter 是 最大迭代次数。 1 window_size 是 训练过程中的窗口大小。 5 max_sentence_length 否 最大句子长度。 1000 样例 样例数据 该数据为分词算子的输入，分词算子的输出作为文本词向量的输入。

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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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dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。如果文本为中文则需要先以空格为分隔符对原始文本进行分词。 输出 参数 子参数 参数说明 output P(Z) 主题概率 P(Z|D) 主题-文档概率 P(D|Z) 文档-主题概率

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该日志。 包含中文 查询时是否区分中英文。 打开包含中文开关后，如果日志中包含中文，默认按照一元分词法拆分中文内容，按照分词符的设置拆分英文内容。 说明： 一元分词是指将中文字符串拆分为一个个独立的中文字。 使用一元分词符的优点是对海量日志分词效率高，其他中文分词方法对写入速度影响大。

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