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。 语言生成（Language Generation，简

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基于类EXCEL报表编辑器，通过快速报表向导，灵活的取数公式，帮助用户快速、准确度地编制企业对外财务报表以及各类财务管理报表。 与EXCEL相似的界面风格和操作习惯，所见即所得的报表绘制过程，零学习成本； 与总账系统无缝集成，内置取数公式，保证报表数据的及时和准确； 报表数据格式化存储，快速满足企业各种数据分析需求；

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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”。 权重：匹配问答与配置元素的近似度时，该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时，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度时，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”相似度计算时，实体实例“不止英雄”所占比例大小。

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勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练集，设置技能阈值、描述信息。用户常用问法为必选项。 阈值越高，用户的说法与语料的相似度要求越高，技能识别越严谨；阈值越低，用户的说法与语料的相似度要求越低，技能识别越宽松。 单击“确定”。 线上发布 等待约3分钟训练结束，单击右侧操作列的“线上发布”按钮，开始发布该版本上线。

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删除配体相似性图计算任务 功能介绍 删除配体相似性图计算任务。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/similarity-graph/{task_id}

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自然语言处理 基础服务接口说明 分词 多粒度分词 依存句法分析 命名实体识别（基础版） 命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（高级版） 句向量 实体链接 关键词抽取 事件抽取 成分句法分析 父主题： API

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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

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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技能管理中有多个技能，如何匹配技能 智能问答机器人 通过模型判断用户问法与语料的相似度得分，选择使用相似度得分高的技能，无法人工干预模型匹配。 父主题： 智能 问答机器人

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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、对比度亮度增强、归一化等）、loss函

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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最终生成结果为similarities.csv表示每个Step各个权重参数两次比对相似度值，以及 {param_name}.png和summary_similarities.png以折线图方式表示各个Step相似度不比对结果。 详细工具的使用指导请参考梯度状态监控工具介绍。 父主题： Msprobe工具使用指导

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比，该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸，则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索 人脸搜索给用户提供了人脸集操作相关的API。用户可以通过创建人脸

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单用户QPS 分词 20 多粒度分词 2 依存句法分析 2 命名实体识别（基础版） 20 命名实体识别（领域版） 20 文本相似度（基础版） 20 文本相似度（高级版） 2 句向量 20 实体链接 20 关键词抽取 20 事件抽取 2 文本摘要（基础版） 20 文本摘要（领域版） 2

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accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity 否 Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output 否 String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule 否 String 样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。

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