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    深度学习中文分词算法 更多内容
  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 设置LTS日志索引配置

    到该日志。 包含中文 查询时是否区分中英文。 打开包含中文开关后,如果日志中包含中文,默认按照一元分词法拆分中文内容,按照分词符的设置拆分英文内容。 说明: 一元分词是指将中文字符串拆分为单个独立的中文字。 使用一元分词符的优点是对海量日志分词效率高,其他中文分词方法对写入速度影响大。

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  • GAUSS-04691 -- GAUSS-04700

    UTF8/GBK encoding" SQLSTATE: XX000 错误原因:ngram分词算法只支持UTF8/GBK两种数据库编码格式。 解决办法:NG RAM 是为支持中文全文检索引入的分词算法,使用本功能需要确保数据库编码为UTF8/GBK。 GAUSS-04698: "syntax

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  • 产品优势

    多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意的精度。此外,模型具备自我学习和不断进化的能力,随

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  • 应用场景

    自然语言处理 适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度,可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型,挖掘突发事件、公众话题导向,进行话题发现、趋势发现

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  • 创建搜索服务

    /擎”。 分隔符分词:按照分隔符分词,结合“分词选项”使用。 分词选项 如“分词方法”选择“不分词”或“最全分词”,该参数为“不涉及”,不可选。 如“分词方法”选择“普通分词”或“单字分词”,可选择不涉及、全拼、简拼和全拼+简拼。 如“分词方法”选择“英文普通分词”,可选择不涉及、词干化和词形还原。

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  • 基因容器(GeneContainer Service)

    Service)提供云端基因测序解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源 产品介绍 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转GCS

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 功能介绍

    翻译服务,帮助用户跨语言沟通,可用于文档翻译等场景中。 优势 功能全面 提供多种常用自然语言类的算法模型及解决方案,可覆盖不同行业的各类需求。 高效准确 可快速分析大数据量的文本,深度理解文本语义,更加准确的挖掘出文本中的关键信息。 简单易用 简单易用的API接口。无需下载SDK

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 算法

    算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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  • 算法

    算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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  • 问答诊断

    界面显示“分词结果”、“短语匹配”、“初筛结果”、“重排序结果”、“闲聊结果”的匹配结果。 图1 问答诊断 表1 问答诊断参数说明 参数名称 参数说明 分词结果 显示用户问的分词结果,即分词后的有效词语。 短语匹配 当用户问的分词结果与知识库中语料的问题或扩展问分词结果一致时,显示该问题的具体信息。

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  • 场景介绍

    Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 支持中文字符

    支持中文字符 输入:中文( 1 CREATE TABLE test11(a int,b int)/*CREATE TABLE test11(a int,b int)*/; 输出 1 CREATE TABLE test11 (a INT,b INT)/*CREATE TABLE test11(a int

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  • 终端输出中文乱码问题

    终端输出中文乱码问题 针对终端输出乱码问题,解决方式有如下两种: 一种方法是在右上角“运行/调试配置”入口中修改对应的运行/调试配置,在启动参数中的VM option参数加入相关值: -Dfile.encoding=gbk; 但是这种方法不能解决所有的乱码问题,考虑到实际项目中可

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  • 中文日志无法正常上报

    中文日志无法正常上报 背景信息 V5设备本身是GBK编码,外发syslog格式也是GBK编码,如果存在中文日志上报的场景,如安全策略名称为中文,会导致云平台上解析失败,所以需要将设备的编码格式切换成UTF-8。 操作步骤 如果是V5防火墙或天关,需要执行以下命令,切换外发日志的字符编码为UTF-8。

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