LDA主题分析模型(Latent Dirichlet Allocation)，由Blei等人于2003年提出的无监督学习算法，可以按照概率分布的形式给出文档集中每篇文档的主题，在文本挖掘领域，应用于文本主题识别、文本分类和文本相似度计算等方面。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe i

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添加文件或删除文本对象 修改已标注的数据 针对“已标注”的文本数据，仅支持删除此文本对象的标签。在“已标注”页签下，单击标签右上角的叉号，即可删除此文本对象的标签。在弹出的对话框中，确认信息无误后单击“确定”。标签删除后，此文本对象将被呈现至“未标注”页签下。 图3 删除已标注文本的标签

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创建自动学习项目有个数限制吗？ ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题： 创建项目

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富文本 富文本组件为升级版的文本的输入，支持填写图文并茂的内容。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“富文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1 富文本 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。 行数：设置富文本默认行数，支持行高随内容自动调整。

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在仪表板导航栏单击，新建富文本组件。 在数据列选择数据集。 设置字段、样式相关参数。 设置文本内容选择字段内容。 单击“更新”，系统自动更新图表。 图1 富文本 文本 设置固定文本内容： 在富文本组件内双击，输入文本内容。 设置文本的参数。 表1 固定文本 参数 说明 正文 设置固定文本的字体大小。

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文本下载 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 以下代码展示了如何进行文本下载： // 引入依赖库 require 'vendor/autoload.php'; // 使用源码安装时引入SDK代码库

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文本下载 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 以下代码展示了如何进行文本下载： // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({

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富文本 富文本是一种特殊的文本格式，比普通文本更加丰富多彩。富文本可以包含各种字体、颜色、大小、图像、链接、表格和视频等元素，使文本更加生动、有趣。富文本和单行文本输入、多行文本输入、文本呈现的效果，如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 在表单设计页面，从“常用控件”中，拖拽

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富文本 富文本 富文本编辑器（Multi-function Text Editor，简称MTE）是一种可内嵌于浏览器，所见即所得的文本编辑器，可满足文本样式、排版、插入图片、插入表格、插入链接等多样化设置。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“富文本”组件至表单设计区域，如图1。

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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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自动学习（旧版） 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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修改已标注的数据 针对“已标注”的文本数据，仅支持删除此文本对象的标签。在“已标注”页签下，在标签名称区域单击标签右上角的叉号，即可删除此文本对象的标签。标签删除后，此文本对象将被呈现至“未标注”页签下。 图3 删除已标注文本的标签 修改标签 针对文本分类的自动学习项目，项目创建成功后，您

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物体检测：用于训练的图片，至少有1种以上的分类（即1种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 预测分析：由于预测分析任务的数据集不在数据管理中进行统一管理，即使数据不满足要求，不在此环节出现故障信息。 声音分类：用于训练的音频，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的音频数不少于5个。 文本分类：用

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核 -文本 内容审核-文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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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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作。 图2 声音分类音频标注 当目录中所有音频都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加音频 在“自动学习”页面，单击项目名称，进入自动学习“数据标注”页面。声音分类项目创建时，音频

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利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。 图像标签 可识别上千种通用物体以

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自定义切分：自定义分段规则，分隔符，以及分段长度等参数。 标题层级深度 数据切分模式为“标题切分”时，需配置此参数。 例如文本包含最多5级标题，选择的标题层级深度为3，则会分别将所有3级标题下的内容合并成文本块，文本块作为一个整体执行后续切分操作。 标题保存方式 数据切分模式为“标题切分”时，需配置此参数。

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长度[0-255]。 category 是 String 工具分类，支持选项： "others”：其他 "qualitycontrol"：预处理 "basic"：基因组分析基础 "gatk"：GATK流程 "callvariant"：深度学习突变检测 "environment"：软件环境 new_category

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预

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会转向设计，龙头韦尔随时可能新高，而猛股则可能是$紫光国微(SZ002049)$，即将历史新高主升浪。不管大盘是向上突破年线，还是向下二次探底，二季度拥抱核心科技都是最佳策略，即使大盘调整，核心科技的调整压力，也会明显低于大消费与农业。//@似水年华:回复@似水年华:大盘调整期间

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