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已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并框选添加的多个模板的识别区，详情请见框选识别区。 添加已有模板 针对已经发布的模板，您可以添加至当前“多模板分类工作流”中，参与模板分类的模型训练。 在“应用开发>训练分类器”页面，单击“添加已有模板”。 弹出添加已有模板对话框。 勾选模板，确认模板信息后，单击“确定”。
单击“添加已有模板”，弹出“添加已有模板”对话框。 对话框中仅显示已发布的模板。 图5 添加已有模板 在对话框中勾选已有模板，单击“确定”。 图6 添加已有模板 父主题： 多模板分类工作流
文本标注。 添加标签 在“未标注”页签添加：单击页面中标签集右侧的加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称，选择标签颜色，单击“确定”完成标签的新增。 图3 添加标签（1） 在“已标注”页签添加：在右侧单击页面中全部标签加号，然后在弹出的“新增标签”页中，添加标签名称，选
一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 添加标签集 添加标签名称，选择标签颜色。 在文本框中输入标签名称，在右侧单击选择标签颜色。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框，单击文本框右侧的删除标签。 新建数据集后，单击数据集操作列的
一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 添加标签集 添加标签名称，选择标签颜色。 在文本框中输入标签名称，在右侧单击选择标签颜色。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框，单击文本框右侧的删除标签。 新建数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。
由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集，手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。
数据标注页面，开始手动标注数据。 图6 数据集标注任务 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图7 标签解析 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开
“文件夹”，然后单击“确定”。 添加标签集 当上传的数据集状态为“未标注数据集”，需要添加标签名称。 单击文本框下方的添加标签。 鼠标移至文本框，单击文本框右侧的删除标签。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 标注数据 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上
集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。
集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。
集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。
集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。
集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。
“模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”。您可以在上方单击“添加对比版本”，在 “添加对比版本”下拉框选择之前已经训练完成的数据进行对比。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下准确率，即对应标签下预测正确的样本
精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标
精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 图1 整体评估 详细评估 在“模型评估”页面，您可以搜索查看测试集中数据模型预测结果。 “详细评估”左侧在搜索框中搜索标签，右侧显示正确标签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标
评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下的样品数量比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本
评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。
评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。
本章节提供一个票证类型的样例，帮助您快速熟悉使用文字识别套件中的多模板工作流开发应用的过程。通过上传模板图片、框选参照字段和识别区、上传训练集，自动训练并生成模板分类器和文字识别模型，并将生成的模型部署为在线服务。部署完成后，用户可通过在线服务自动分类模板并识别模板中的文字。 首先，请仔细阅读准备工作罗
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