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开通自动续费后，还可以手动续费该NLP折扣套餐包。手动续费后，自动续费仍然有效，在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日，如到期前6日、到期前5日等等。 本章节主要介绍如何开通NLP折扣套餐包的自动续费功能，更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。
已开通服务。 操作步骤 获取并安装NLP Python SDK。 以PyCharm为例，介绍如何安装SDK。 在PyCharm中新建一个项目，并单击左下方“Terminal”按钮。分别执行以下命令安装SDK（该SDK支持Python3及以上版本）。 # 安装核心库 pip install
日凌晨3:00首次尝试自动续费，如果扣款失败，每天凌晨3:00尝试一次，直至NLP套餐包到期或者续费成功。到期前7日自动续费扣款是系统默认配置，您也可以根据需要修改此扣款日。 父主题： 续费
在套餐包内进行抵扣，抵扣完后的剩余调用量默认转回按需计费方式。对于长期使用者，推荐该购买方式。 按需计费：一种后付费模式，即先使用再付费，指按照API调用次数阶梯价格计费。 表1列出了三种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 免费试用 折扣套餐包 按需计费 付费方式 购买免费试用套餐包
自然语言处理是否支持离线使用？ 暂不支持离线使用，调用SDK必须能够访问外网才可以的，因为自然语言处理接口部署在华为云云端，所以需要您的网络可以访问外网才可以调用服务接口。 调用自然语言处理SDK请参见SDK参考。调用自然语言处理API接口请参见API参考。
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():
有哪些途径可以使用自然语言处理的API？ 共有三种方式可以基于已构建好的请求消息发起请求。 cURL cURL是一个命令行工具，用来执行各种URL操作和信息传输。cURL充当的是HTTP客户端，可以发送HTTP请求给服务端，并接收响应消息。cURL适用于接口调试。关于cURL详细信息请参见https://curl
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
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():
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():
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