文本审核 文本 内容审核 （V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

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在数据中，设置文本编辑组件的数据来源，更多介绍请参见数据接入。 交互 在交互中，配置文本编辑与其他组件或页面之间的交互能力。更多交互介绍，请参见交互设置。 从数据中获取文本内容 在大屏设计页面，从“全部组件 > 文本”中，拖拽“文本编辑”组件至画布空白区域。 选中文本编辑组件，单击组件上方的，设置文本编辑组件数据。

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单击右上角的“保存”，保存设置。 添加超链接 为文本设置超链接。选中文本内容，单击右上角添加超链接按钮，为文章添加超链接。如需在新窗口中打开这个链接，则勾选“在新窗口中打开连接”。如图8所示。 图8 设置超链接 链接到页面。在下拉框中选择对应的页面名称，完成后，单击“确定”。 链接至站外链接。在空白处写入目标网页地址，完成后，单击“确定”。

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： API

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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、违禁品和灌水文本内容，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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NPU 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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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签名名称可以放置在短信文本文末吗？ 不可以。短信服务只支持前置签名。如果需要后置签名，请在申请短信模板时，将后置签名作为纯文本固定在模板中，用[]符号区分。实际发送短信时，系统自动补充前置签名。 父主题： 签名问题

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返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播、智能交互等，可快速生成不同台词的视频内容。

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output_port_3为pyspark中的DataFrame类型，为文本向量。 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 text_col 是 输入数据集中文本所在列的列名。 "words" text_id 是 文本id列，用一个id代表文本。 "id" result_col 是 结果列的列名。

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如果remain_other_cols为True，则保留input_table全列；如果为False，则只保留input_table原文本列 xxx_summary 原文本列的文本摘要结果列 摘要结果列列名为原文本列列名 + "_summary" 输出摘要句子依据权重组合，并未保留在原文中顺序。 样例 数据输入 id

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或者这些字段的组合。 tsvector类型的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会按照一定的顺序录入，并自动去掉分词中重复的词条。 to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 通过tsvector把一个字符串

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控制文本搜索 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果 父主题： 全文检索

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或者这些字段的组合。 tsvector类型的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会按照一定的顺序录入，并自动去掉分词中重复的词条。 to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 通过tsvector把一个字符串

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文本审核 文本内容审核（V3） 文本内容审核（V2） 父主题： SDK调用示例

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列表，标准词位就是把同一个词的变型体都标准化成相同的，在输入的同时会自动排序和消除重复。to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 tsvector的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会自动去掉分词中重复的词条，按照一定的顺序录入。如：

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位就是把同一个词的变型体都标准化相同的，在输入的同时会自动排序和消除重复，支持的最大长度为2046字节。to_tsvector函数通常用于解析和标准化文档字符串。 tsvector的值是唯一分词的分类列表，把一句话的词格式化为不同的词条，在进行分词处理的时候tsvector会自动

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控制文本搜索 为了执行全文搜索，必须有个函数创建来自文档的tsvector和来自用户查询的tsquery。同时，为了以有效的顺序返回结果，需要一个函数对比文档的查询相关性。同时，能很好地显示结果也是很重要的。 GaussDB 支持所有这些函数。 解析文档 解析查询 排序查询结果 高亮搜索结果

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