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提前准备模板图片以及训练分类器的数据集,其要求请见数据要求。 数据要求 保证图片质量:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 图片最大边不大于4096px,最小边不小于100px,且大小不超过4M。 训练分类器的数据集要求将图片放在一个目录里,并压
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” “字段属性”:“自定义正则提取”
按资源规格、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
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,用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。
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,并对上传的模板图片进行预处理,详情请见定义预处理。 操作步骤 图1 多模板框选参照字段 在“应用开发>框选参照字段”页面上方或者“选择模板”下拉框中选择模板,对每个模板图片进行预处理。 单击左上方操作图标,调整当前模板图片到合适大小和位置。
通用单模板工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 评估应用 部署服务 自定义字段类型 编辑应用 删除应用 父主题: 文字识别套件
多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题: 文字识别套件
片至“上传图片”区域,上传本地一张图片作为模板,用于业务场景的文字结构化识别。 确认信息后,单击“下一步”,进入定义预处理步骤,对上传的模板图片进行自动旋转预处理。 父主题: 通用单模板工作流
议手动框选,详细步骤请参见操作步骤。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用,并对上传的模板图片进行预处理,详情请见定义预处理。 操作步骤 图1 框选参照字段 在“应用开发>框选参照字段”页面,通过单击左上方操作图标,调整模板图片到合适大小。 单击框选操
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,用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面,勾选模型训练所使用的“预训
进入“应用开发>评估”页面。 在“应用资产”页面,单击已有模板操作列的“编辑”,进入“应用开发”页面,依次完成“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”步骤,单击“下一步”,进入“评估”页面。 本地上传图片 图2 评估模板 在“应用开发>评估”页面,默认进入“本地上传”页签。
说明 详细指导 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中。 准备数据 选择数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用时,您需要新建或导入数据集,后续训练模型操作是基于您选择的数据集。 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,用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面,勾选模型训练所使用的“预
说明 详细指导 准备数据 在使用通用文本分类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中。 准备数据 选择数据 在使用通用文本分类工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 选择数据 标注数据(可选) 由于模型训
部署服务。 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。
针对场景领域提供预训练模型,分类准确率高。 提供完善的文本处理能力,支持多种数据格式内容,适配不同场景的业务数据。 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 通用实体抽取工作流 功能介绍 支持自主上传文本数据,构建高精度实体抽取模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。 适用场景 知识图谱、文本理解、智能问答、舆情分析等实体抽取场景。
本样例填写“test”。 描述 数据集简要描述。 - 数据集状态 上传的训练数据可以是已标注的数据,也可以是未标注的数据。 您可以根据自身业务选择“数据集状态”是“已标注数据集”还是“未标注数据集”。 数据集模板可在选择“数据集状态”后,单击下方的“文本分类已标注数据模板”或“文本分类未标注数据模板”,下载数据集模板至本地查看。
详细指导 准备数据 在使用多语种文本分类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中。 准备数据 选择数据 在使用多语种工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后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
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。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹,且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域,详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiL