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欠费说明 用户在使用NLP时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响NLP资源的正常调用，请及时充值。 欠费原因 已购买资源包，但使用量超出资源包额度，进而产生按需费用，同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。 未购买资源包，在按需计费模式下账户的余额不足。
申请服务 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，完成实名认证，且账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 操作步骤 进入自然语言处理NLP主页，单击“立即使用”。 进入自然语言处理控制台。 在自然语言处理控制台“总览”页面，选择需要使用的服务，在操作列单击“开通服务”。 在弹出的对话框中单击“确定”。
Python3语言请求代码示例（识别分析命名实体，支持的语言类型为中文） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests import json def nlp_demo():
成本管理 随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用自然语言处理NLP时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用自然
能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 SDK列表 表1提供了NLP服务支持的SDK列表，您可以在GitHub仓库查看SDK更新历史、获取安装包以及查看指导文档。 表1 SDK列表 编程语言 GitHub地址 参考文档 代码样例 Java huaweicloud-sdk-java-v3
计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解自然语言处理NLP的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 NLP提供免费试用、折扣套餐包和按需计费三种计费方式，以满足不同场景下的用户需求。 免费试用只支持部分API，需要购买免费试用套餐包后才能使用。 折扣套餐包是一种预付
费用账单 您可以在管理控制台选择页面上方的“费用 > 费用账单”进入费用中心，在“账单管理”查看资源的费用账单，以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 折扣套餐包计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上
其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下，例如，自然语言处理服务部署的区域为“cn-north-4”，响应消息体中查找“name”为“cn-north-4”，其中projects下的“id”即为项目ID。 {
Python3语言请求代码示例（查询文档翻译状态） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests def nlp_demo(): #
Python3语言请求代码示例（计算文本语义相似度） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests import json def nlp_demo():
涉嫌非法吸取公众存款案例的正负面分析） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests import json def nlp_demo():
Python3语言请求代码示例（分析"张三买电脑"的成分句法） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests import json def nlp_demo():
Python3语言请求代码示例（多粒度分词，分词粒度为最细粒度） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests import json def nlp_demo():
Python3语言请求代码示例（抽取事件） # -*- coding: utf-8 -*- # 此demo仅供测试使用，建议使用sdk。需提前安装requests，执行pip install requests import requests import json def nlp_demo():
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