内容审核-文本

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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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核 -文本 内容审核-文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：响应速度小于0

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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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内容审核-图像 图像内容审核，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核，采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、广告、辱骂、违禁品文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。 图1 文本内容审核示意图 内容审核-音频

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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方言和英语，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征，并结合语音特征，智能划分断句及添加标点符号，提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在中文句子识别

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文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题： 组件指南

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文本 文本是一种样式组件，可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域，选择“文本”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置：输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置：设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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了溢出滚动后，此配置项才生效 文本样式 字体：设置文本的字体。 字号：设置文本的字号。 文本间距：设置文本的文本间距 颜色：设置文本的字体颜色。 字体粗细：设置文本的字体粗细。 对齐方式：设置文本的对齐方式，可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高：输入数值或拖动，调整文字的每一行之间的间距。

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文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 父主题： 组件介绍

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文本 文本是一种样式组件，可以为这个区域设置一个标题等类似文字，用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果，如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态：设置字段的状态，如普通和隐藏。 普通：设置为普通后，页面上该字段可正常显示，且可进行配置。

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自定义属性列表 > 展示溢出文本：允许文本超出组件的容器。 高级设置 在高级设置中，选择设置的文本内容，在出现的配置弹窗中，可进行是否加粗、是否倾斜、字号、字体、文本颜色、背景颜色、对齐方式等配置。 图3 编辑器中文本配置 另外，若需要在文本中设置变量，变量值来自文本组件数据桥接器中的配

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溢出滚动：勾选后，如果文本溢出，会自动滚动播放。 滚动时间：输入数值或单击，设置文本滚动的时间。只有当勾选了溢出滚动后，此配置项才生效。 文本样式 分割符：设置文本的分割符。 字体：设置文本的字体。 字号：设置文本的字号。 文本间距：设置文本的文本间距 颜色：设置文本的字体颜色。 字体粗细：设置文本的字体粗细。

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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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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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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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算法基本原理 分身数字人声音制作算法是指使用深度学习算法生成数字人声音模型，再使用该模型通过输入文字生成数字人语音的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人语音音频 。 算法原理：通过深度学习算法，学习真人语音音频生成数字人声音模型，通过该模型，输入文本生成数字人语音。 输出结果：接近真人音色的数字人语音。

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文本内容审核怎么自定义检测场景？ 使用文本内容审核时，您可以配置自定义词库来过滤和检测指定文本内容。当前仅支持中文内容审核。 自定义白名单词库配置 进行白名单词库配置，可以不检测白名单词库中配置的内容。 自定义黑名单词库 黑名单词库的名称指定给glossary_names就是设置自定义的场景。

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