为什么要配置停用词？ 在配置意图的过程中，发现在A意图中配置了语料Are you a Robot， 但是实际测试时，输入are you a robot会匹配到其他语料，这是什么原因造成的呢？ 原来系统中未将Are配置为停用词，造成机器人将are进行词形还原成be，而语料中存在is，也一样进行词形还原为be，所以导致输入“are

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string False 语料内容 1.4.3 neg_sentences array[object] False 反向语料，与pos_sentences在同一个标签对象中不能同时存在 1.4.3.1 id string False 语料的唯一标识 1.4.3.2 name string

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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闭环处理操作 添加语料：可以把指定问题添加进知识库。 在操作列单击“添加语料”。 在“添加语料”页面，您可以根据业务情况选择问题类别并填写相关配置。 单击“确认”保存语料，新增的语料将呈现在知识库的列表中。 关联语料：可以把指定问题关联成某个问题的扩展问。 在操作列单击“关联语料”。 在“

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智能客服 提问（在制定的会话中） 创建问答会话 问答满意度评价 查询反馈选项 反馈评价 语料提问 查询语料详情 查询联想问题 查询语料 查询推荐热词 新问答接口 产品类型转为主题 查询案例 查询公告 查询工具 父主题： API v2（推荐）

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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知识共享”，并单击“添加机器人ID”，设置共享的内容。 选择需要共享的知识库或者技能。 输入其他 问答机器人 ID（被分享的机器人）。机器人ID可在CBS控制台，机器人列表中获取。 图1 知识共享 单击“确定”完成共享设置。 父主题： 智能问答机器人

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0。 job_name 是 String 训练作业名称，名称只包含数字、字母、下划线和中划线，长度为1-20位。如：rank-demo。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 spec_id

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实时检测游戏等文本聊天内容中可能出现的违规信息，避免辱骂、色情、反动等文本内容，净化网络环境。 场景优势如下： 海量词库：内置海量词库，支持各种匹配规则。 响应速度快：响应速度小于0.1秒。 内容审核 -音频 内容审核-音频有以下应用场景： 在线教育 监测在线教育中有声教学内容，智能审核音频中的涉黄、涉暴、辱骂、广告等违规场景。

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选择“语义和关键字”，单击“新增”，进入新增标签页面。 选择“标签类型”，配置“同义语料”和“反义语料”内容，单击“添加”，保存语料内容。单击“确认”，标签添加完成。 返回新增句子页面，单击“确认”，创建成功会提示“操作成功”，在弹出的提示框中单击“确定”。 (可选)如果您的句子分类不合适，可选中句子，

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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调整完成后单击“确定”。 停用、删除训练模型 在“发布测试”页面，您可以查看训练模型的状态： 当训练模型状态为“训练中”或“发布中”时，不可以进行操作； 当训练模型状态为“运行中”时，可以执行停用操作； 当训练模型状态为“训练成功”、“训练失败”和“停用”，可执行删除操作。 图4 训练管理

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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------为例，不要删除 产品介绍 什么是E CS 创建容器应用基本流程 如果title超长，将自动截断并显示省略号，若需鼠标经过时冒泡，请在样式中增加 js-title 如果title超长，将自动截断（文字超长时，列表项样式改为：listitem_qFLwPs2_100） 01 快速入门

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您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答模型训练通过用户问法对机器人进行测试，在匹配问题的返回结果中，按相似度得分进行倒序排序，正确匹配的问题出现在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标，数值越高代表模型效果越好。 支持区域： 华北-北京四 亚太-曼谷 不支持区域：

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐，支持使用新对齐的结果，如图5所示；也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果，如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 （可选步骤）进行特征选择，此步骤要求数据已经对齐，即两方数据集每一行的数据都是一一对应的。

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