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加工文本类数据集 清洗文本类数据集 合成文本类数据集 标注文本类数据集 父主题： 加工数据集
或直接删除敏感信息。 中文简繁转换 将中文简体和中文繁体进行转换。 符号标准化 查找文本中携带的非标准化符号进行标准化、统一化转换。 统一空格：将所有Unicode空格（如U+00A0、U+200A）转换为标准空格（U+0020）。 全角转半角：将文本中的全角字符转换为半角字符。
签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。 适用：文本、图像、语音、视频应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别 2.标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人
文本类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 文本类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 单个文件大小不超过5GB，文
文本标注数据集文件说明 OCTOPUS格式文件基本要求（文本标注） 上传的OCTOPUS格式数据集需包含以下文件（以txt格式为例）。文本文件支持的格式包含：txt、yaml、xml、csv。 . ├─ 文件夹1 ├─ text1.txt #文本文件
同步数据集 功能介绍 从数据集输入位置同步数据至数据集，包含样本及标注信息。文本类数据集不支持此操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v
在做KNN+LDA对MNIST数据集分类时遇到了不少坑，本篇文章主要是记录一下解决这些坑的方案，完整的代码和实验报告等作业结束提交后再进行上传。 MNIST数据集 MNIST数据集简介 MNIST数据集，是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的7000
描述本模型基于AI Gallery文本分类数据集–外卖评论数据集和中文文本分类-Bert算法训练而来，订阅本模型后可部署为在线服务，添加预测文本进行预测。预测结果样例测试示例文本{“text”: “送餐快,态度也特别好,辛苦啦谢谢”}交付交付方式华为云ModelArts交付区域华
数据集管理 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 父主题： 数据管理
方式访问对话机器人服务，具体操作请参见《对话机器人服务接口参考》。 管理控制台方式 其他相关操作，请使用管理控制台方式访问对话机器人服务。如果用户已注册公有云，可直接登录管理控制台，从主页选择“人工智能”>“对话机器人服务”下对应的子服务。
描述本模型基于AI Gallery文本分类数据集–外卖评论数据集和中文文本分类-Bert算法训练而来，订阅本模型后可部署为在线服务，添加预测文本进行预测。预测结果样例测试示例文本{“text”: “送餐快,态度也特别好,辛苦啦谢谢”}交付交付方式华为云ModelArts交付区域华
1、coco 数据集类型2、json里的中文是 自动转换成了unicode3、因为推理需要utf8读取 classname.txt（中文）来映射super-category。所以coco classname，里的中文手动转换 填写为utf-8字符串貌似第3步错了？
订购数据集服务 功能介绍 外部用户在NAIE平台上订购数据集服务。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/external/datacatalog/order 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ipaddr:por
原文链接：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/122030308 火灾数据集： fire-smoke - 飞桨AI Studio 转自：https://www.csdn.net/tags/MtTaEgysNTM2NTA2LWJsb2cO0O0O
配置对话流程 本章节以调用实时天气接口为例配置“查天气”对话流程。 配置对话流程包含以下几个步骤： 步骤1：新建条件判断节点 步骤2：新建信息收集节点 步骤3：新建接口调用节点 步骤4：新建对话回复节点（分支1）
【功能模块】【操作步骤&问题现象】replace_op1 = text.RegexReplace() replace_op2 = text.RegexReplace() dataset = dataset.map(=[replace_op1replace_op2]) data dataset
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics联盟侧，供其他合作方参考。
发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics联盟侧，供其他合作方参考
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