自然语言处理 NLP

自然语言处理 套件 自然语言处理套件为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 自然语言处理套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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统，专注于自身业务应用的创新与开发。 灵活高效 支持多种高效共识算法，深度优化已有算法，在安全和效率上达到平衡点。 秒级共识（100000TPS+），满足业务性能需求。 区块链 账本存储在华为云高效弹性存储文件中，满足用户海量快速存储需求。 支持多角色节点和成员动态加入/退出，支撑用户高效组建联盟链。

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在线实时巡课、历史巡课，并对课堂进行评价； AI录播视频智能分析系统：依托边缘计算节点实现无感考勤、知识点提取、视频语音转字幕、自动切片等多种AI能力； 智慧课堂互动系统：提供师生投屏、讨论、点名等多种互动教学工具，开展不同授课形式的课堂教学； 多屏互动系统：提供小组广播，对比、展示等分组研讨能力，实现多种教学模式；

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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、华为昇腾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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Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势： 表1 Serverless DLI与传统自建Hadoop集群对比的优势

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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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Developer：中高级开发者工程师、初级鲲鹏应用开发工程师。 HCIA-IoT：物联网初学者、物联网从业人员、物联网解决方案工程师、物联网开发工程师。 HCIP-IoT Developer：对IoT感兴趣的人员。 HCIA-AI：需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应

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1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度

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自然语言处理套件 行业套件介绍 新建应用 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 通用实体抽取工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 删除应用

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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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功能介绍 自然语言处理包含如下子服务。 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、电商评价分析等场景中。

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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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的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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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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度接口参考中的示例。 句向量 将语句映射至固定维度的实数向量。详细内容请参见句向量接口参考中的示例。 实体链接 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。 父主题： 基本概念

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