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支持对同一文本中含多语种的文本进行分类训练。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内。 针对已标注数据，文本分类的标注对象和标签在一个文本文件内，标注对象与标签之间，采用Tab键分隔，多个标签之间采用英文逗号分隔。 例如，文本文件的内容如下所示。标注对象与标注内容之间采用Tab键分隔。
发布数据集 ModelArts Pro在数据集管理过程中，针对同一个数据源，对不同时间标注后的数据，按版本进行区分，方便后续模型构建和开发过程中，选择对应的数据集版本进行使用。数据标注完成后，您可以将数据集当前状态进行发布，生成一个新的数据集版本。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集（未
模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 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，并框选添加的多个模板的识别区，详情请见框选识别区。 添加已有模板 针对已经发布的模板，
多模板分类工作流可以通过追加训练分类器，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 训练分类器 评估应用 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。
行业套件介绍 自然语言处理套件为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业、领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。 预置工作流 自然语言处理套件当前提供了通用文本分类工作流、多语种文本分类工作流和通用实体抽取工作流，提供高精度文本分类预测模型
据的上传，OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与ModelArts Pro在同一个区域。 建议根据业务情况及使用习惯，选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小（小于100MB）或数据文件少（少于100个），建议您使用控制
以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 基于已设计好的分类标签准备文本数据。每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内，通用文本分类工
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。在使用专属资源池之前，您需要先在ModelArts 购买一个专属资源池，然后在ModelArts Pro 开发应用过程中选择此专属资源池。 已发布北京四区域 OBS 2.0支持工作流 工作流指在具体
G、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，并压缩成zip文件，文件大小不应大于10M。 进入应用开发页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。
评估应用 训练模板分类模型后，需要对模板分类器和模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，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。 前提条件 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，并已训练，详情请见训练分类器。
支持对同一文本中含多语种的文本进行分类训练。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内。 针对已标注数据，文本分类的标注对象和标签在一个文本文件内，标注对象与标签之间，采用Tab键分隔，多个标签之间采用英文逗号分隔。 例如，文本文件的内容如下所示。标注对象与标注内容之间采用Tab键分隔。
选择数据 在使用刹车盘识别工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于刹车盘识别工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 刹车盘识别工作流支持将服务
选择数据 在使用云状识别工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于云状识别工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 云状识别工作流支持将服务一键部
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。 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。
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。 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。
在“未标注”页签文本列表中，页面左侧罗列“标注对象列表”。在列表中单击需标注的文本对象，选择右侧“标签集”中的标签进行标注。一个标注对象可添加多个标签。 以此类推，不断选中标注对象，并为其添加标签。 图2 文本分类标注 当所有的标注对象都已完成标注，单击页面下方“保存当前页”完成“未标注”列表的文本标注。
划线下划线外的特殊符号。 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。 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。
选择数据 在使用通用图像分类工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于通用图像分类工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入已有数据集 前提条件 通用图像分类工作流
height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。 pose：必选字段，标注内容的拍摄角度。 truncated：必选字段，标注内容是否被截断（0表示完整）。
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