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  • 句子 cin 内容精选 换一换
  • False 座席说的句子标识集合 1.2.1.2 customer array[string] False 客户说的句子标识集合 1.2.2 after object False 静默之后的例外设定 1.2.2.1 staff array[string] False 座席说的句子标识集合 响应说明
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    话内容主要描述了客户和座席在不同的通话位置需要说的话。 配置语速规则 语速规则中配置了该规则的基本信息,质检条件以及例外句子,当出现违规时,有说出对应例外句子不视为违规。 配置抢插话规则 抢插话规则中配置了该规则的名称,重叠次数限制,重叠秒数限制,扣分分数以及质检条件。 父主题:
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  • 句子 cin 相关内容
  • 章的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。 扩写:根据段落的其中一句或者一段续写成完整的段落 若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的某个句子:xxx/
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    n { "instance_ids" : [ "5b409baece064984a1b3eef6addae50cin01" ] } 响应消息 正常响应要素说明 表3 要素说明 名称 参数类型 说明 records List 停止结果记录。 详情请参见表4。
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  • 句子 cin 更多内容
  • False 座席说的句子标识集合 1.2.1.2 customer array[string] False 客户说的句子标识集合 1.2.2 after object False 静默之后的例外设定 1.2.2.1 staff array[string] False 座席说的句子标识集合 响应说明
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    基于段落的切分器(默认使用):按照两个连续的换行符(\n\n)分割或文本段落结构分割。 基于行的切分器:按照换行符(\n)分割。 基于句子的切分器(适用于英文文本):将文本按照英文句子分割。 基于字符的切分器:逐个字符(含空白字符)分割。 分段预计长度 不应用于docx、md文件;分片长度的取值范围为50-1200,默认值为1000。
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    array[object] False 对话逻辑中使用到的句子分组 1.1.1 sg_id string False 句子分组标识 1.2 min string False 对话逻辑匹配个数 1.3 expression string False 句子分组之间的逻辑关系,例如if 7cb411d
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    为0点,单位为ms。 event取值范围及其说明 表2 event取值范围 事件 说明 VOICE_START 检测到句子开始。 VOICE_END 检测到句子结束。 EXCEEDED_SILENCE 静音超长,也即没有检测到声音。 在流式一句话模式下: 不会返回VOICE_ST
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    False 敏感词例外状况 1.3.1 customer array[string] False 客户说的句子 1.3.2 staff array[string] False 坐席说的句子 1.4 sw_id string True 敏感词的唯一标识 1.5 category_id string
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    False 敏感词例外状况 1.3.1 customer array[string] False 客户说的句子 1.3.2 staff array[string] False 坐席说的句子 1.4 category_id string True 敏感词分类的唯一标识 响应说明 响应状态码:
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    allgive;,cin>>temp;,#include<set>,priority_queue<node> give,allgive;,cin>>temp;,#include<set>,priority_queue<node> give,allgive;,cin>>temp;,#include<set>
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    ema,从句子t中抽取给定schema中的关系三元组,其中subject和object是句子t中出现的,predicate是schema给出的。 模型概况: 1)对于schema中的每一类关系三元组,根据模板生成两个问题:句子当中有没有提到subject类型的实体?句子当中提到的
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    1688556737000, "instance_id": "df29b535eec64ee1b286bd2c62871a9cin03", "databases": [{ "database":
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    参数类型 是否必选 说明 1.1 sentence_groups array[string] False 句子分组标识 1.2 expression string True 不同句子分组质检的逻辑关系表达式,例如must a9d7d3ce37ec4bf0a3ef027cfbe96275
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    [3]。在ONE策略中,我们用一个线性层对每个句子的编码信息hi进行打分,取出得分最高的句子代表篇章的信息。在ATTENTION策略中,我们用一个注意力机制来获得每个句子的权重,最后利用加权后的句子信息作为篇章的信息。在MAX策略中,我们直接对所有句子的编码信息进行最大池化操作,以池化后的
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    5/0483b6b16e954cb88930a360d2c4e663/instances/c04c789b6baa4b6dbcc139c5226f3a2cin14/disaster-recovery/simulation-stop { "disaster_type" : "stream" }
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