文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类，以原始文本和标签作为输入，输出文本分类模型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。如果文本

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row) 由于tsvector没有对rats进行标准化，所以rats不匹配rat。 @@操作符也支持text输入，允许一个文本字符串的显示转换为tsvector或者在简单情况下忽略tsquery。可用形式是： 1 2 3 4 tsvector @@ tsquery tsquery @@

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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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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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接口类型 说明 实时语音识别 接口 华为云提供的Websocket接口，主要用于实时语音识别。音频分片传输， 服务器 端可以返回中间临时转写结果，在最后返回最终转写结果。 表2 一句话识别 接口说明 接口类型 说明 一句话识别 一句话识别接口，用于短语音的同步识别。一次性上传整个音频，响应中即返回识别结果。

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多行文本 多行文本组件用于录入较长、较复杂的文字，如描述说明、备注、反馈等。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“多行文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1 多行文本 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 行数：文本行数展示的行数。如果

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读取文本数据 概述 读取文本格式的数据。 输入 无 输出 数据集 参数说明 参数 参数说明 input_path 文本数据文件所在的路径 line_separator 分隔符，默认为换行符"\n" columns_str 列名以逗号分隔的字符串，默认一行为一列，列名为"text_col"

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row) 由于tsvector没有对rats进行标准化，所以rats不匹配rat。 @@操作符也支持text输入，允许一个文本字符串的显示转换为tsvector或者在简单情况下忽略tsquery。可用形式是： 1 2 3 4 tsvector @@ tsquery tsquery @@

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hword, hword_part WITH pg_dict, english_ispell, english_stem; 在文本搜索配置中，选择设置不索引或搜索某些token类型。 1 2 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION ts_conf

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文本检索函数 get_current_ts_config() 描述：获取文本检索的默认配置。 返回类型：regconfig 示例： 1 2 3 4 5 SELECT get_current_ts_config(); get_current_ts_config -----------------------

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录音文件转文本 场景描述 录音文件转文本 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/CCISQM/rest/ccisqm/v1/openapi/voice2Text，例如域名是service.besclouds.com 请求说明 表1 请求头参数 序号

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row) 由于tsvector没有对rats进行标准化，所以rats不匹配rat。 @@操作符也支持text输入，允许一个文本字符串的显示转换为tsvector或者在简单情况下忽略tsquery。可用形式是： 1 2 3 4 tsvector @@ tsquery tsquery @@

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用的标签。 speak标签 描述 <speak></speak>：SSML文本的根节点。 语法 1 <speak>这里输入SSML标签的文本</speak> 属性 无 标签关系 <speak>可以包含文本和标签，包括<break>、<phoneme>、<say-as>、<sub>标签。

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文本分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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文本分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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。 本API调用限制为20次/秒。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 前提条件 在使用本API之前，需要您完成服务申请和认证鉴权，具体操作流程请参见申请服务和认证鉴权章节。 用户首次使用需要先申请开通。服务只需要开通一次即可，后面使用时无需再次申请。如未开通服务，调用服务时会提示ModelArts

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文本检索函数 get_current_ts_config() 描述：获取文本检索的默认配置。 返回类型：regconfig 示例： 1 2 3 4 5 SELECT get_current_ts_config(); get_current_ts_config -----------------------

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支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。 AI Gallery 预置常用算法和常用数据集，支持模型在企业内部共享或者公开共享。

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复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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