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对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时，默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则，单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取，选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理 根据实际情况，对经过“提取”后的文字进行“后处理”。
工作流介绍 OBS 2.0支持应用管理 应用开发面向企业和行业用户开放，提供特定行业场景的预置行业工作流，用户基于自身行业、场景的需求，进行快速自定制的需求，快速进行应用开发。 在应用开发过程中，可通过应用版本更新、应用监控、应用资产、应用部署等功能管理应用。 除亚太-曼谷、亚太-新加
默认进入“本地上传”页签，根据自身需要选择打开“分类模式”和“动态识别”开关，单击“上传图片”，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 “分类模式”：打开“分类模式”开关时，单独对分类器的准确度进行评估。上传图片后，右侧会显示模板自动分类的结果，包括“模板
部署服务 调用时，如果出现ModelArts.4204报错，请参见ModelArts.4204服务未开通报错进行处理。 SDK调用 本章节以Python SDK为例介绍如何进行使用，其他语言SDK使用方法相同。 获取SDK。 在自定义OCR的“部署”页面，选择“SDK调用”获取SDK。
荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具，对于熟悉命令行程序的用户，obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作，或者您习惯于使用API和SDK，推荐选择OBS的API或SDK方法创建桶和上传对象。
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标注数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，如果开发应用时，上传的训练数据集是未标注的，需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“数
参照字段是文字内容、位置固定不变的文本框区域。 建议选取图片中不会重复出现的文字作为参照字段，否则影响模板匹配效果。 参照字段为单行文本框，不可以框选竖版文字或跨行框选。 框选参照字段个数须不少于4个，并尽量分散在图片的四周。 参考字段尽量框选独立文本块，避免框选某一个文本块的一部分，有利于识别精度提升。
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右键单击csv文件，“打开方式”选择“记事本”。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 基于已设计好的实体标签准备文本数据。每个实体标签需要准备20个及以上数据，为了训练出效果较好的模型
通用文本分类工作流 文件格式要求为txt或者csv，且编码格式为“UTF-8”格式，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 基于已设计好的分类标签准备文本数据。每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，
右键单击csv文件，“打开方式”选择“记事本”。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 基于已设计好的分类标签准备文本数据。每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，
右键单击csv文件，“打开方式”选择“记事本”。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 文本数据至少包含2个及以上的标签。每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。
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和SDK调用已部署的在线服务。如果调用API失败，可根据返回的错误码及错误信息解决问题，具体的错误码说明请见表1。 表1 API调用指导 行业套件 调用API方法 错误码 文字识别套件 OCR_API参考 OCR错误码 自然语言处理套件 NLP_API参考 NLP错误码 视觉套件
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