文本相似度（高级版） 功能介绍 对文本语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 文本相似度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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8，输入用户问“我可以去哪办理”，机器人返回相似度得分大于0.8的标准问给用户，并推荐相似度得分大于0.6的标准问： 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”，查看具体的相似度得分。 图9 查看相似度得分 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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文本相似度（基础版） 功能介绍 对文本进行语义相似度计算。 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。 也可使用文本相似度（高级版）接口，详情请见

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进行词性的标注。 依存句法分析 分析句子中词汇和词汇之间的相互依存关系，得到句子的句法结构。例如中文中使用依存句法分析，将一句话分析出主谓宾结构，将宾语定义为谓语动词的支配对象等。 文本相似度 对文本对进行相似度计算，详细内容请参见文本相似度接口参考中的示例。 句向量 将语句映射

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查询句子 场景描述 查询句子的接口，入参包含句子的唯一标识为查询句子的详情，否则查询句子列表。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentence，例如域名是service

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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。 数据可以通过相似度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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配置句子分类名称，单击“确定”，新增句子分类。 选中配置的句子分类，单击“创建句子”，进入创建句子页面。 配置句子内容。 输入“句子名称”，选择“句子分类”，新增的句子支持修改句子所属分类。 选择“语义和关键字”，单击“新增”，进入新增标签页面。 选择“标签类型”，配置“同义语料”和“反义语料”内容，单击“

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删除句子 场景描述 删除句子的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/deleteSentence，例如域名是service.besclouds.com 请求说明 表1

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说明 1.1 category_id string True 句子分类的唯一标识 1.2 sentence_name string True 句子名称 1.3 tagDataList array[object] True 句子使用到的语义与关键词 1.3.1 tag_type string

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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删除句子分类 场景描述 删除句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/deleteSentenceCategory，例如域名是service.besclouds

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string True 句子分类的唯一标识 1.2 sentence_name string True 句子名称 1.3 sentence_id string True 句子标识 1.4 tagDataList array[object] True 句子使用到的语义与关键词 1.4

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创建句子分类 场景描述 创建句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/createSentenceCategory，例如域名是service.besclouds

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string True 修改后的句子分类名称 1.2 category_id string True 需要修改的句子分类的唯一标识 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 id string False 句子分类的唯一标识 1.2 resultCode

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的文本按照章节、段落、字符数进行切片，让模型基于这个片段生成问答对，再将段落、问题和答案三者组装为有监督数据。使用模型构建的优点是数据丰富度更高，缺点是成本较高。 当您将无监督数据构建为有监督数据时，请尽可能保证数据的多样性。建议将不同文本构建为不同的场景，甚至将同一段文本构建为多个不同的场景。

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是否必选 说明 1 data array[object] False 句子分类结果集合 1.1 category_id string False 句子分类的唯一标识 1.2 name string False 句子分类名称 2 resultCode string False 返回码

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句子管理接口 (sentencemanagement) 创建句子分类 移动句子到指定分类 删除句子 查询句子 根据句子分类的唯一标识获取分类下句子列表 更新句子 更新句子分类 删除句子分类 查询所有句子分类 创建句子 父主题： 智能质检

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类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、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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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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