检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
“新增标签”页中,添加标签名称,选择标签颜色,单击“确定”完成标签的新增。 图3 添加标签(1) 在“已标注”页签添加:在右侧单击页面中全部标签加号,然后在弹出的“新增标签”页中,添加标签名称,选择标签颜色,单击“确定”完成标签的新增。 图4 添加标签(2) 图5 新增标签 查看已标注文本
的分类场景,支持单标签分类和多标签分类。 已发布北京四区域 通用文本分类工作流 OBS 2.0支持多语种文本分类工作流 自然语言处理套件提供多语种文本分类项目的通用工作流,支持包括英语,法语,德语,西班牙语,葡萄牙语,阿拉伯语等语种的文本,支持单标签分类和多标签分类。 已发布北京四区域
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。 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。
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。 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。
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。 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。
支持自主上传文本数据,构建高精度文本分类预测模型,适配不同行业场景的业务数据,快速获得定制服务。此工作流仅支持对中文进行文本分类,且支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 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
支持自主上传多语种文本数据,构建高精度文本分类预测模型,此工作流支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语,支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 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
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。
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。
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。
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。
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。
确标签和预测标签,您可以对比正确标签和预测标签,判断当前模型预测该样本是否预测正确。 例如搜索框内输入标签“1”,下方会显示正确标签为“1”的样本中,预测正确的样本数在验证集中的占比。右侧显示正确标签为“1”的样本信息,包括样本的正确标签和预测标签。 图10 详细评估 单击右下角的“发布部署”。
文本分类请使用多语种文本分类工作流。 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。 华为通过不断的技术创新,来应对来自全球的挑战
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。 It feels very good, and
针对已标注数据,通用图像分类工作流仅支持一张图片识别单个标签,支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里,并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时,则以最后一层目录为标签名。 示例如下所示,其中“snow”和“rainy”分别为标签名。 dataset-import-example
针对已标注数据,云状识别工作流仅支持一张图片识别单个标签,支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里,并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时,则以最后一层目录为标签名。 示例如下所示,其中“cumulus”和“stratus”分别为标签名。 dataset-import-example
针对已标注数据,刹车盘识别工作流仅支持一张图片识别单个标签,支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一个目录里,并且目录名字即为标签名。当存在多层目录时,则以最后一层目录为标签名。 示例如下所示,其中“ventilation”和“physical”分别为标签名。 dataset-import-example