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自然语言处理套件 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。 自然语言处理套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。
自然语言处理套件 行业套件介绍 新建应用 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 通用实体抽取工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 删除应用
删除应用 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ModelArts Pro管理控制台，单击“自然语言处理”套件卡片的“进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“删除”。
用的调用指南。 前提条件 已开发并部署服务。 进入应用监控页面 登录ModelArts Pro管理控制台，单击“自然语言处理”套件卡片的“进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。 默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“查看”。
新建应用”。 根据业务需求填写“基本信息”、“工作流配置”和“资源配置”。 图3 新建应用 基本信息 包括“应用名称”（必填项）、“应用负责人”和“应用描述”。 工作流配置 选择“所属行业”和“选择工作流”。当前自然语言处理提供“通用文本分类工作流”、“多语种文本分类工作流”、“通用实体抽取工作流”等。
本、应用资产、应用监控。 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，详情请见新建应用。 进入应用详情页 登录ModelArts Pro管理控制台，单击“自然语言处理”套件卡片的“进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。
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件。您也可以通过查看工作流定位所需使用的套件。 在ModelArts Pro控制台界面，单击“自然语言处理”套件卡片的“进入套件”，进入自然语言处理套件控制台。 新建应用 基于预置的工作流新建应用，填写应用基本信息和工作流。
速进行对比，获得对比结果。 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，详情请见新建应用。 更新应用版本 登录ModelArts Pro管理控制台，单击“自然语言处理”套件卡片的“进入套件”。 进入自然语言处理套件控制台。 在左侧导航栏选择“应用开发>工作台”。
在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。 “导入数据集”对话框会显示您在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集信息，包括“数据集名称”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图4 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。 数据集导入后
通用实体抽取工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 自然语言处理套件
通用文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 标注数据 训练模型 评估模型 部署服务 发布数据集 管理数据集版本 父主题： 自然语言处理套件
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。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0
签所对应样本的正确标签和预测标签，您可以对比正确标签和预测标签，判断当前模型对该样本的预测是否正确。 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2 详细评估
自然语言处理套件（使用文本分类工作流开发应用） ModelArts Pro的自然语言处理套件提供了通用文本分类工作流和多语种文本分类工作流，通过工作流指引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。 通用文本分类工作流仅支持中文
当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。
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。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 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。 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
善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具，对于熟悉命令行程序的用户，obsutil是执行批量处理、自动化任务较好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作，或者您习惯于使用API和SDK，推
在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。 “导入数据集”对话框会显示您在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集信息，包括“数据集名称”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图2 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。 数据集导入后
在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。 “导入数据集”对话框会显示您在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集信息，包括“数据集名称”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图4 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。 数据集导入后
多语种文本分类工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 自然语言处理套件
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