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  • 句子 cin 內(nèi)容精選 換一換
  • 。 智能斷句:通過提取上下文相關(guān)語義特征,并結(jié)合語音特征,智能劃分斷句及添加標點符號,提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識別:支持在中文句子識別中可夾帶英文字母、數(shù)字等,從而實現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識別。 即時輸出識別結(jié)果:連續(xù)識別語音流內(nèi)容,即時輸出結(jié)果,并可根據(jù)上下文語言模型自動校正。
    來自:百科
    錄制風格 全程風格保持一致。如直播場景時,錄制風格需接近日常直播效果。 發(fā)音吐字 發(fā)音吐字清晰、準確,音量適中。如果出現(xiàn)噴麥或嘶嘶聲音,建議當前句子重新錄制。 語速節(jié)奏 語速自然、平穩(wěn),切忌過快過慢、忽快忽慢。 音量適中 音量不能過小、過大、或忽大忽小,甚至削波爆音。峰值 RMS 在-9左右,無削波
    來自:專題
  • 句子 cin 相關(guān)內(nèi)容
  • 。 智能斷句 通過提取上下文相關(guān)語義特征,并結(jié)合語音特征,智能劃分斷句及添加標點符號,提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識別 支持在中文句子識別中夾帶英文字母、數(shù)字等,從而實現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識別。 即時輸出識別結(jié)果 連續(xù)識別語音流內(nèi)容,即時輸出結(jié)果,并可根據(jù)上下文語言模型自動校正。
    來自:百科
    度量兩個短文本之間的語義相似性,輸出相似度數(shù)值 關(guān)鍵詞提取 提取出能夠代表文本語義的詞或短語 提取出能夠代表文本語義的詞或短語 依存句法分析 識別句子中的成分以及各成分之間的關(guān)系,如主謂賓、定狀補等 識別句子中的成分以及各成分之間的關(guān)系,如主謂賓、定狀補等 應(yīng)用場景 智能問答系統(tǒng) 內(nèi)容推薦 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞
    來自:產(chǎn)品
  • 句子 cin 更多內(nèi)容
  • 。 智能斷句 通過提取上下文相關(guān)語義特征,并結(jié)合語音特征,智能劃分斷句及添加標點符號,提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識別 支持在中文句子識別中可夾帶英文字母、數(shù)字等,從而實現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識別。 語言支持 支持中文普通話,含帶方言口音的普通話、方言(四川話、上海話、粵語)識別。
    來自:產(chǎn)品
    BERT,在原始位置向量的基礎(chǔ)上,對段落、句子、詞語三者間的位置關(guān)系聯(lián)合建模,更符合語言邏輯習慣,也更有益于模型學習。SegaBERT不止在各種任務(wù)集上比BERT有提升,對輸入文本的編碼邏輯上也有顯著區(qū)別,能做到片段感知,即根據(jù)段落、句子的分隔信息進行編碼。所以在相同的訓練數(shù)據(jù)、
    來自:其他
    分析等服務(wù)。同時支持多語種分析。1.2.1.   單文本分析對于單條文本識別任務(wù),僅需要在“文本內(nèi)容”框中輸入要識別的文本,系統(tǒng)會自動分析句子,得到分析結(jié)果。支持中文、英文、德文、日文等語種NLP分析單條識別任務(wù)的結(jié)果包含以下內(nèi)容:分詞結(jié)果、實體識別、詞頻統(tǒng)計、詞云圖、關(guān)鍵詞提取
    來自:其他
    統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、知識圖譜等文檔理解:支持直接將文檔結(jié)構(gòu)化,實現(xiàn)基于文檔的問答,無需編輯知識庫知識圖譜:結(jié)合二維表格,使代表相同意圖關(guān)聯(lián)不同實體的句子不再出現(xiàn)意圖混淆,通過讀表找到對應(yīng)的答案自動澄清:當用戶意圖發(fā)生改變時,機器人會通過向用戶澄清意圖,完成意圖跳轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)控:實時的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和
    來自:其他
    本文介紹了【C++循環(huán)文本輸入-cin、cin.get(char)、cin.fail()】相關(guān)內(nèi)容,與您搜索的句子 cin相關(guān),助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。
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    本文介紹了【cin.get() 和 cin.peek() 的理解】相關(guān)內(nèi)容,與您搜索的句子 cin相關(guān),助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。
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    刪除句子 場景描述 刪除句子的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/deleteSentence,例如域名是service.besclouds.com 請求說明 表1
    來自:幫助中心
    說明 1.1 category_id string True 句子分類的唯一標識 1.2 sentence_name string True 句子名稱 1.3 tagDataList array[object] True 句子使用到的語義與關(guān)鍵詞 1.3.1 tag_type string
    來自:幫助中心
    配置句子分類名稱,單擊“確定”,新增句子分類。 選中配置的句子分類,單擊“創(chuàng)建句子”,進入創(chuàng)建句子頁面。 配置句子內(nèi)容。 輸入“句子名稱”,選擇“句子分類”,新增的句子支持修改句子所屬分類。 選擇“語義和關(guān)鍵字”,單擊“新增”,進入新增標簽頁面。 選擇“標簽類型”,配置“同義語料”和“反義語料”內(nèi)容,單擊“
    來自:幫助中心
    查詢句子 場景描述 查詢句子的接口,入?yún)?span style='color:#C7000B'>句子的唯一標識為查詢句子的詳情,否則查詢句子列表。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentence,例如域名是service
    來自:幫助中心
    創(chuàng)建句子分類 場景描述 創(chuàng)建句子分類的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/createSentenceCategory,例如域名是service.besclouds
    來自:幫助中心
    string True 句子分類的唯一標識 1.2 sentence_name string True 句子名稱 1.3 sentence_id string True 句子標識 1.4 tagDataList array[object] True 句子使用到的語義與關(guān)鍵詞 1.4
    來自:幫助中心
    刪除句子分類 場景描述 刪除句子分類的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/deleteSentenceCategory,例如域名是service.besclouds
    來自:幫助中心
    本文介紹了【C++cin,cout以及常見函數(shù)總結(jié),cin,cout格式化控制】相關(guān)內(nèi)容,與您搜索的句子 cin相關(guān),助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。
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    本文介紹了【C++cin,cout以及常見函數(shù)總結(jié),cin,cout格式化控制】相關(guān)內(nèi)容,與您搜索的句子 cin相關(guān),助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。
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    string True 修改后的句子分類名稱 1.2 category_id string True 需要修改的句子分類的唯一標識 響應(yīng)說明 響應(yīng)狀態(tài)碼: 200 表3 響應(yīng)體參數(shù) 序號 名稱 參數(shù)類型 是否必選 說明 1.1 id string False 句子分類的唯一標識 1.2 resultCode
    來自:幫助中心
    本文介紹了【cin, getline() 與 get() 的區(qū)別】相關(guān)內(nèi)容,與您搜索的句子 cin相關(guān),助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計算技術(shù)生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。
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