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本文介绍了【C#经典案例实现（求单词在句子出现的次数，字符串倒序输出，用泛型实现两数交换等）】相关内容，与您搜索的句子 cin相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自：其他41f700d4a32f1bc00f5c80dd4c/instances/5b409baece064984a1b3eef6addae50cin01/modify-dns { "dns_name": "testModifyDnsNewName" } 响应消息 正常响应要素说明来自：帮助中心
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参数 类型 是否必选 描述 user String 必选 发起问题的用户ID。 sentence String 必选 需要进行推荐FAQ匹配的句子。长度不超过1024个字符。 language String 必选 语言。 当前支持如下四种： en_US：英语 ar：阿拉伯语 es_ES：西班牙语来自：帮助中心["给定一个英文句子，翻译成中文。\nI love to learn new things every day."], "target": "我每天喜欢学习新事物。"} 数据处理后： [unused9]系统：[unused10][unused9]用户：给定一个英文句子，翻译成中文。\nI来自：帮助中心
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41f700d4a32f1bc00f5c80dd4c/instances/5b409baece064984a1b3eef6addae50cin01/action/startup {} 响应消息 正常响应要素说明 表2 要素说明 名称 参数类型 说明 job_id String 任务ID。来自：帮助中心![]()
素的简化，当前情感分析的主要任务包括可按照图 3所示：词级别情感分析、句子/文档级情感分析、目标级情感分析。 图3：情感分析任务体系 其中词级别和句子级别的分析对象分别是一个词和整个句子的情感正负向，不区分句子中具体的目标，如实体或属性，相当于忽略了五要素中的实体和属性这两个要素来自：其他![]()
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ModelArts Studio（MaaS）文本向量模型 文本向量模型是一种将文本（如单词、句子、段落等）转化为计算机可理解的数值向量的技术模型，核心目的是让文本的语义信息以数学形式呈现，从而支持机器学习模型进行后续的分析、分类、检索等任务。 计费方式 按Token计费：统计模型来自：帮助中心![]()
41f700d4a32f1bc00f5c80dd4c/instances/5b409baece064984a1b3eef6addae50cin01/name { "name": "Test_2345674" } 响应消息 正常响应要素说明 无。 正常响应样例 无。 异常响应来自：帮助中心![]()
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Representation, AMR）是一种领域无关的、通用的整句语义表示方法，它使用单根有向无环图来表示一个句子的语义结构。作为一种深层的语义表示方法，AMR能够有效挖掘句子的语义信息，并提升很多自然语言处理下游任务的性能，比如 机器翻译 、文本摘要、信息抽取等。和英文AMR相比，中文抽象语义表示(Chinese来自：其他![]()
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5/0483b6b16e954cb88930a360d2c4e663/instances/c04c789b6baa4b6dbcc139c5226f3a2cin14/disaster-recovery/keep-log-stop { "disaster_type" : "stream" } 响应示例来自：帮助中心![]()
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TES。 2) 句子相似度检查：对CANDIDATES中每个词ck，用ck替换wj得到新的对抗样本 同时计算原始样本X和对抗样本之间的相似度 (通过Universal Sentence Encoder得到句子的向量表示，然后计算余弦距离作为相似度)。作为两个句子的语义相似度。相似来自：其他![]()
5/0483b6b16e954cb88930a360d2c4e663/instances/c04c789b6baa4b6dbcc139c5226f3a2cin14/disaster-recovery/failover { "is_support_restore": true, "disaster_type":来自：帮助中心![]()
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5/0483b6b16e954cb88930a360d2c4e663/instances/c04c789b6baa4b6dbcc139c5226f3a2cin14/disaster-recovery/keep-log-start { "xlog_keep_ratio":50,来自：帮助中心
