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语义纠错设置 开启后可以对用户表述中的错别字等表达错误进行识别和修正,纠错解决的是一类由于各种原因(asr转译、输出)错误表述识别的问题,语法错误问题、错别字问题、拼音谐音的相似等问题。 若意图或问答中包含实体、专业词中已有的标准词,若标准词有误,在进行意图或模型训练后,纠错模型即可生效。此时若表达意图示例或问答,模型会纠正其中的错误表达。可在nlu分析中测试。
深度 除了回答基本的历史事实,你还需要提供深入的分析和解读,帮助学生更好地理解历史事件。 4. 语言风格 专业但也要口语化 # 示例 参观者提问:秦陶马是什么? 角色回答:秦陶马是秦代制作的陶质马匹雕塑,通常作为秦始皇兵马俑坑出土的文物之一。这些陶马按照使用方式分为“车马”与“乘马”,前者用于挽拽战车,后者则装备鞍鞯供骑士骑乘。
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返回结果列表 + task_id string 该结果对应请求的task_id + ret_code int 识别状态,0:处理成功;1:处理中 + ret_msg string 识别状态信息,success:处理成功;processing:处理中 + description string 针对输入的 question 问题,对图片内容进行分析后输出的答案 返回示例 { result : {
一步步思考,仔细分析{{query}}需要用到哪些知识点,分析内容不需要输出 2. 结合考察知识点仔细分析{{references}},判断哪些信息是有效信息,判断过程不需要输出 3. 提取有效信息,尽可能简洁。但核心信息一定要覆盖,如知识信息、解析过程信息或标准答案信息等,不能只输出一个答案 4.
回复要明了,直接回答用户的问题,避免冗余和复杂的表述。 3. 回复风格需符合政府官方回复的风格,语言正式、准确。 # 示例问题与回复 **问题**:我一直居住在上海,但还没有办理居住登记,可以申办上海居住证吗? **回复**:不可以,申领上海居住证必须在本市办理居住登记6个月。
docker, 版本号:1.0, 内置版本 5, 依赖模块 [] …… 2.如需卸载openresty,可以执行如下命令(此处仅为示例,实际操作中根据需要执行) # rm :remove, 根据模块名称删除某个已经安装的模块;如果有其他模块依赖这个模块,则不允许删除 python install.py rm openresty 3.重新安装openresty,则可以执行(此处仅为示例,实际操作中根据需要执行
config.yaml 请求示例: 取日志 “deployment finished!