云数据库RDS PostgreSQL
云数据库RDS PostgreSQL 版完全兼容开源PostgreSQL,基于云原生架构,软硬协同优化,提供稳定可靠、高性价比的数据库服务。通过丰富的插件拓展,支撑各领域场景化业务,如自研Ganos多维多模时空引擎及开源PostGIS地理信息引擎、向量引擎、时序引擎等百余款插件。
支持pgvector(高维向量)、Smlar(文本相似)、Pase(高维向量模块)等插件,满足AIGC、图像识别图像检索等场景需求.支持实时推荐.支持ltree(树模块)、varbitx(位图模块)、pg_roaringbitmap(高级位图模块)等插件,满足用户画像、实时营销等场景需求.支持FDW机制.在PostgreSQL中通过统一的SQL,访问和操作外部数据源(包括...
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混合云使用Ali-Perseus
混合云使用Ali-Perseus
场景描述 本文介绍了混合云场景中,自建 Kubernetes服务,线下集群+云上弹性扩 展阿里云GPU服务实例+飞天AI加速工 具,并采用阿里云CPFS存储,运行AI训 练+AI推理作业的操作步骤。 解决问题 1.利用云企业网打通两个地域的VPC, 自建Kubernetes集群 2.使用飞天AI加速工具运行训练和推理 作业 3.使用CPFS存储共享数据 产品列表 云企业网CEN GPU云服务器 并行文件存储CPFS 文件存储NAS
混合云使用飞天 AI加速工具 最佳实践 场景描述 部署架构 本文介绍了混合云场景中,自建 Kubernetes服务,线下集群+云上弹性扩 展阿里云 GPU服务实例+飞天 AI加速 具,并采用阿里云 CPFS存储,运行 AI训 练+AI推理作业的操作步骤。解决问题 1.利用云企业网打通两个地域的 VPC,自建 Kubernetes集群 阿里云最佳实践分享群 ...
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人工智能-自然语言处理-信息抽取
抽取文本中具有特定意义的实体,当前已支持合同领域的文本信息抽取。如需更多实体类型的定制化抽取,请使用NLP自学习平台。
协助合同审阅及录入工作,快速完成数据的识别及录入.从非结构化信息中抽取的实体关系,可用于建立语义搜索导航系统.基于抽取的结构化实体关系,可建立知识库问答系统.支持文本实体抽取、文本分类等NLP定制化算法能力,用户无需拥有丰富的算法背景,仅需标注或上传适量文档数据,即可通过平台快速创建算法模型并使用....
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人工智能-自然语言处理-词性标注
通过词性标注服务,用户可以快速的为每一个词附上对应的词性,结合分词服务,可以快速进行更深层次的文本挖掘处理,无需担心新词发现、歧义消除等问题。
基于电商行业的大量语料研发,对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析,将文本转化为结构化属性字段,高效甄别正负面评价,同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分,可统计可分析,大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列,同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-文本分类
按照给定类目体系对输入文本进行自动分类,当前已支持新闻资讯领域和电商领域的文本分类。如需更多类目体系的定制化,请使用NLP自学习平台。
命名实体服务可以帮助您快速识别文本中的实体,进而挖掘各实体间的关系,目前主要针对电商领域,识别品牌、产品、型号等,同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等.更多产品服务.查看自然语言处理的简介.了解如何开通服务及调用方式.了解数据格式要求.了解如何接入各API.既支持层次结构(比如树状)的...
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人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析,或意见挖掘,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力,可以针对带有主观描述的自然语言文本,自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语,泰语,越南语,印尼语。
命名实体服务可以帮助您快速识别文本中的实体,进而挖掘各实体间的关系,目前主要针对电商领域,识别品牌、产品、型号等,同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等.更多产品服务.基于百亿级别的数据反馈建立分析模型,提升模型的精度和适配性.海量数据建模.通过多年的语料及算法研发积累,可在短时间...
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人工智能-自然语言处理-命名实体
我们为您提供的命名实体服务,可以帮助您快速识别文本中的实体,进而挖掘各实体间的关系,是进行深度文本挖掘,知识库构建等常用自然语言处理领域里的必备工具。目前主要针对电商领域,识别品牌、产品、型号等,同时也包括一些通用领域实体如人名、地名、机构名、时间日期等。
基于电商行业的大量语料研发,对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析,将文本转化为结构化属性字段,高效甄别正负面评价,同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分,可统计可分析,大幅度节省客服人工.商品评价解析.将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列,同时保持对数据、模型的不断...
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人工智能-自然语言处理-多语言分词
将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列,同时保持对数据、模型的不断迭代更新,目前支持简体中文、英文、泰文及越南语。
基于电商行业的大量语料研发,对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析,将文本转化为结构化属性字段,高效甄别正负面评价,同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分,可统计可分析,大幅度节省客服人工.商品评价解析.又称倾向性分析,或意见挖掘,它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的...
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人工智能-自然语言处理-中心词识别
多语言中心词(目前支持中文及英文)基于海量数据,使用电商标题中心词以及类目进行训练,通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词与句子的相关性程度,进而识别并提取出句子的中心词。适用于提取电商搜索query、标题及其他类似短文本(一般小于25个词)的中心词。
多语言中心词(目前支持中文及英文)基于海量数据,使用电商标题中心词以及类目进行训练,通过给每个词计算一个相关性分数来衡量每个词句子的相关性程度,进而识别并提取出句子的中心词。适用于提取电商搜索query、标题及其他类似短文本(一般小于25个词)的中心词。如有私有化部署(本地部署软件)需求,及商务问题,请...
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