文本 无监督 深度学习 更多内容
  • 文本审核

    文本审核 文本 内容审核 (V3) 父主题: SDK调用示例

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  • 文本审核

    文本审核 文本内容审核(V3) 父主题: SDK调用示例

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  • 制作文本

    制作文本 创建文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 表格 数字翻牌器 阈值翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 矩形树图 父主题: 大屏组件

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  • 文本向量化

    文本向量化 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量,多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST https://aiae.appstage.myhuaweicloud.com/v1/embeddings 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型

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  • 文本搜索类型

    文本搜索类型 GaussDB (DWS)提供了tsvector和tsquery两种数据类型用于支持全文检索。tsvector类型表示为文本搜索优化的文件格式,tsquery类型表示文本查询。 tsvector tsvector类型表示一个检索单元,通常是一个数据库表中的一行文本字段或者这些字段的组合。

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  • 控制文本搜索

    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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  • 文本组合

    文本组合 文本组合是将当前表单中的字段按照一定的格式进行组合。 在表单开发页面,从“数据组件”中,拖拽“文本组合”组件至表单设计区域,如图1。 图1 文本组合 显示名称:该组件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。 选择字段:选择组合的字段,字段和分隔字符不能超过10个。

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  • 文本审核

    文本审核 文本内容审核(V3) 父主题: SDK调用示例

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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 执行训练任务

    表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像):mllm_demo

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    e,则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时,可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed

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  • 功能介绍

    方言和英语,方言当前支持四川话、粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳,从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征,并结合语音特征,智能划分断句及添加标点符号,提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在中文句子识别

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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 模型选择

    xgboost是有监督的算法。模型推荐里面增加了超参搜索的功能,有给出参数取值的推荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推荐的是监督的异常检测算法,可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候,针对不同的算法,会分别进行模型训练,得到不同的模型,通过集成学习投票法策略,推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 数据处理场景介绍

    数据处理场景介绍 ModelArts平台提供的数据处理功能,基本目的是从大量的、杂乱章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训练等)带

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  • 应用场景

    标注是KPI异常检测非常重要的数据,可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率,在监督学习中做算法验证评估: 监督学习:使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果进行确认和重新标注,并将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 监督学习:使用标注工具对原始数据进

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  • 执行训练任务

    表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像):mllm_demo

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    e,则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时,可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed

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  • 企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro

    OBS 2.0支持监督车牌检测工作流 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。视觉套件提供监督车牌检测工作流,基于高精度的监督车牌检测算法,无需用户标注数据,大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 已发布北京四区域 监督车牌检测工作流 OBS

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