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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言
多语种文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 自然语言处理套件
已准备数据并上传至OBS，详情请见准备数据。 进入应用开发页面 方式一：首次进入 基于预置工作流新建应用后，直接进入“应用开发”v1版本页面。 方式二：新建应用后进入 登录“ModelArts Pro>自然语言处理套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 选择已新建的应用名称，单击“操作”列的“查看”。
部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，开发属于自己的文本分类应用，此应用用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。
用文本分类工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发文本分类应用，通过训练文本分类预测模型，实现文本分类功能。 图1 文本分类流程 表1 文本分类流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用通用文本分类工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS中。
部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，开发属于自己的语种文本分类应用，此应用用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。
选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 多语种文本分类工作流
准备数据 在使用多语种文本分类工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签，即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论，则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为
“进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“查看”。 进入应用详情页，默认进入“应用开发”页签。 单击“应用资产”，在“应用资产”页签下，选择数据集，单击“管理”。
调用文字识别套件API，报错ModelArts.4204服务未开通怎么办？ 问题现象 子账号在使用自定义OCR（ModelArts Pro文字识别套件）生成的api时，出现如下报错。表示用户，没有OCR权限或没有开通ModelArts Pro服务。 "ModelArts.4204"、"Request
流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发多语种的文本分类应用，通过训练其他语种的文本分类预测模型，实现文本分类功能。 图1 多语种文本分类流程 表1 文本分类流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用多语种文本分类工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS中。
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