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续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 选择数据 训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练安全帽检测模型。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后,您可以部署服务,用于分类自己所上传的文字内容,也可直接调用对应的API。 部署服务 父主题: 通用实体抽取工作流
取值,作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时,默认不做预处理。 如果需要多次预处理,可单击,填写新增的预处理规则。 例如: “字段类型名称”:“出生日期”
取值,作为识别结果。 自定义正则提取 预过滤 对初始的待识别文字进行预处理。 左边输入框填写待识别文字中被替换字符的正则表达式。 右边输入框填写所替换的新字符。 不填写时,默认不做预处理。 如果需要多次预处理,可单击,填写新增的预处理规则。 例如: “字段类型名称”:“出生日期”
对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时,默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则,单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理 根据实际情况,对经过“提取”后的文字进行“后处理”。
对经过“预处理”的文字进行关键字符提取。 在输入框中填写查找关键字符的正则表达式。 不填写时,默认提取全部字段。 如果需要多个提取规则,单击新增提取规则。提取时按从上到下优先级规则提取,选择第一个非空的提取内容作为提取后的内容。 后处理 根据实际情况,对经过“提取”后的文字进行“后处理”。