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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。 txt文件编码保存为“UTF-8”格式： 打开txt文件。
张图片中的多个商品。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 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。 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。
ositive”和“negative”两类标签，也可以设计为“positive”、“neutral”、“negative”等多类标签。 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。
ositive”和“negative”两类标签，也可以设计为“positive”、“neutral”、“negative”等多类标签。 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。
高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts 基础平台，深度软硬件协同。 资源秒级调度，按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部署方式：支持在线部署、边缘部署、Hilens部署等多种部署方式。
使用多模板工作流开发应用 ModelArts Pro的文字识别套件提供了多模板工作流，通过工作流指引支持自定义多个文字识别模板，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
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