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自然语言处理套件提供了通用文本分类工作流，您可以通过预置的工作流，自主上传训练数据，训练高精度的文本预测分类模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 图1 使用预置工作流开发应用 表1 使用预置工作流开发应用流程 流程 说明 详细指导 选择自然语言处理套件 根据您的实际使用需求选择自然语言处理套
参照字段是文字内容、位置固定不变的文本框区域。 参照字段为单行文本框，不可以框选竖版文字或跨行框选。 框选参照字段个数须建议大于4个，越多越好，并尽量分散在图片的四周。 参考字段尽量沿着文字边缘框选，精确框住对应文本行为佳。 核对右侧“框选参照字段”中的参照字段是否与框选的参照字段一致。 框选
检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于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。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
删除技能 如果已创建的应用不再使用，您可以删除应用释放资源。 操作步骤 登录华为HiLens管理控制台，在左侧导航栏选择“技能开发>技能管理”。 默认进入“基础技能”页签。 单击“可训练技能”，切换至“可训练技能”页签。 选择技能单击操作列的“删除”，确认信息后单击“确定”，删除技能。
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在商品识别场景下，如果上传的数据包含未标注数据，您需要创建SKU，即商品各类单品的图片，方便后续针对数据集中的数据进行自动标注。 如果数据集是已标注数据，您可以选择不创建SKU，直接执行下一步。 创建SKU 标注数据 针对已经选择的数据和SKU，在应用开发的“数据标注”页面，ModelArts
检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于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。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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通过上传测试图片，在线评估模板分类情况和模板的文字识别情况，保证能在多个模板情况下正确分类测试图片的模板，并且能正确识别测试图片中的识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后，可以部署模板至文字识别开发套件中，开发属于自己的文字识别应用，此应用用于识别自己所上传的多模板样式的图片。 部署服务 父主题：
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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。 优势 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，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。
相是指成分和组织均匀统一的物质部分，金属材料中，一般除了基体相外，还会存在许多的第二相。而第二相对整个金属材料的影响也是巨大的。在钢铁或其下游企业，常需要对钢铁显微成像的金相图片第二相面积含量进行测定。ModelArts Pro提供第二相面积含量测定工作流，能快速准确的返回第二相面积含量测定结果。
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： 多语种文本分类工作流
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。
统自动旋转文字方向不正确的图片，保持图片中的文字方向正确。 单击预处理区域左上方的操作图标，调整模板图片的大小、方向等。 ：单击图标重置图片为初始状态，即未进行任何处理的状态。 ：单击图标，在“图片裁剪”窗口调整图片裁剪范围，然后单击“裁剪”，调整图片的大小。 ：单击图标，在“图
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
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