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标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集,并针对未标注的数据进行数据标注,然后单击“下一步”,进入应用开发的“模型训练”步骤,详细操作指引请参见训练模型。 父主题: 多语种文本分类工作流
板图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 通用单模板工作流 通过构建文字识别模板,识别单个板式图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 多模板分类工作流 支持用户自定义多个文字识别模板,通过模型训练,自动识别图片所需使用的模板,从
准备数据 在使用通用实体抽取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。
文字识别套件使用简介 ModelArts Pro 是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力,提供预置工作流和模型,提升企业AI应用的开发效率,降低开发难度。文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累,帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字
EG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。
不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 每一类数据尽量多,尽量均衡。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。
、JPEG、PNG、BMP。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的商品标签准备图片数据。每个商品标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个商品标签准备200个以上的数据。
模板,通过模型训练,自动识别图片所属模板,从而支持从大量不同板式图像中提取结构化信息。 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
择”、“模型训练”、“模型评估”、“服务部署”。 您也可以在“应用开发”页签下,单击左上角版本号右侧的“更新版本”,重新编辑应用开发的配置信息,将更新的应用设置成新的版本。 查看应用历史版本 在“历史版本”页签下,可以查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准率”、
应用详情 查看应用开发配置 在“应用详情”页,默认进入“应用开发”页签,您可以查看应用开发过程中各个步骤的配置信息,包括“数据选择”、“模型训练”、“模型评估”、“服务部署”。 您也可以在“应用开发”页签下,重新编辑应用开发的配置信息,并单击左上角版本号右侧的“更新版本”,将当前的应用设置成新的版本。
总大小不能超过8MB。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已设计好的热轧钢板表面缺陷标签准备图片数据。每个分类标签需要准备20个数据以上,为了训练出效果较好的模型,建议每个分类标签准备200个以上的数据。
在“应用总览”页签,在开发版本列表选择工作流版本,单击“操作”列的“查看”,进入应用开发页面,您可以查看应用开发过程中各个步骤的配置信息,包括“数据选择”、“模型训练”、“模型评估”、“服务部署”。 图2 应用开发 您也可以在“应用总览”页签的“开发版本列表”右侧,单击“开发新版本”,进入新版本工作流的开发页面,详情请见更新应用版本。
的文字信息结构化提取。 文字识别套件当前提供了单模板工作流和多模板工作流,自主构建文字识别模板,识别模板图片中的文字,提供高精度的文字识别模型,保证结构化信息提取精度。 支持开发属于自己的文字识别应用,服务自动生成“API URI”,您可以调用当前模板服务。调用方式请见API调用指南。错误码请参见错误码。
与华为HiLens的关系 ModelArts Pro的部分预置工作流支持部署服务至边缘设备,华为HiLens为边缘设备提供云上管理平台,支持海量设备管理、模型管理和技能管理。华为HiLens的更多信息请参见《华为HiLens用户指南》。
标注数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,如果开发应用时,上传的训练数据集是未标注的,需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成,且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“
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