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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
BS服务中。 设计实体标签 首先需要确定好文本实体的标签，即希望抽取出文本的一种结果。例如“时间”、“地点”、“人物”等。 数据集要求 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。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。
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”。
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”。
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”。
单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”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。 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”。 说明：
单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”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。 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”。 说明：
规格、使用时长及实例数计费，不区分任务（数据处理、模型训练、服务部署）。公共资源池是默认提供，不需另行创建或配置，您可以直接在应用开发过程中，直接选择公共资源池进行使用。 专属资源池 专属资源池提供独享的计算资源，可用于数据处理、模型训练、服务部署。无需排队等待，更加高效。在使用
对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 选择步骤1：准备数据中提前上传数据集的OBS路径“mapro-nlp/data-in”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 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
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
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