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不能超过8MB。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式： 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”。
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评估分类器 本地上传图片 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
不能超过8MB。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式： 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”。
右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 合并标签 针对所选择的训练数据集，如果每个标签的样本数量太少，可以选择合并标签。 打开合并标签开关，在下方填入需要合并的标签样本数量“上限值”，以及合并标签后新的“标签名”。 图3 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据
右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 合并标签 针对所选择的训练数据集，如果每个标签的样本数量太少，可以选择合并标签。 打开合并标签开关，在下方填入需要合并的标签样本数量“上限值”，以及合并标签后新的“标签名”。 图5 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据
在“应用开发>评估”页面包含分类器评估和模板评估 ，其中分类器评估用于识别模板类型，模板评估用于识别对应模板中的文字。 分类器评估 默认进入“本地上传”页签，打开“分类模式”和“动态识别”开关。 单击“上传图片”，上传本地提前准备好的用于评估的图片。 右侧会显示模板识别的结果，包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。
一个文本文件内。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。 单击左上角的“文件”，选择“另存为”。 “编码”选择“UTF-8”格式。 csv文件编码保存为“UTF-8”格式： 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”。
BS路径“mapro-nlp/data-out”。 勾选已上传的数据集。 服务进行标签解析，统计训练数据集中各个标签的样本数。 您可以选择打开“合并标签”开关，将样本数量较少的标签在模型训练中进行合并，以达到更优训练效果。 图7 数据选择 单击右下角“下一步”。 进入应用开发的“模型训练”页面。
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