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注数据页面，针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。 由于零售商品工作流标注数据时需要勾勒出商品形状，必须使用多边形标注框标注数据。 父主题： 零售商品识别工作流
选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 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
针对标注错误的数据修改标注。 第二相面积含量测定工作流标注数据时必须使用多边形标注框标注数据。 后续操作 单击右下角的“下一步”，进入应用开发的“模型训练”步骤，详细操作指引请参见标注数据。 父主题： 第二相面积含量测定工作流
在使用多语种文本分类工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计分类标签 首先需要确定好文本分类的标签，即希望识别出文本的一种结果。例如分类用户对商品的评论，则可以以“positive”、“neutral”、“negative”等作为用户对某商品评论的分
上传模板图片 在使用多模板分类工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪几种板式图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件
的文本分类应用，此应用用于分类自己所上传的文字内容，也可直接调用对应的API。 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，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。 如果部署服务使用专属资源
用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。 操作步骤 在“服务部署”
可以使用自动参照字段来简化模板制作过程，否则建议手动框选，详细步骤请参见操作步骤。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并对上传的模板图片进行预处理，详情请见定义预处理。 操作步骤 图1 框选参照字段 在“应用开发>框选参照字段”页面，通过单击左上方操作图标，调整模板图片到合适大小。
会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，并框选参照字段，详情请见框选参照字段。 操作步骤 图1 框选识别区 在“应用开发>框选识别区”页面，通过单击左上方操作图标，调整模板图片到合适大小。
会包含此识别区的字段，且位置固定不变，因此模型可以通过识别区找到需要识别内容的位置。 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，并框选参照字段，详情请见框选参照字段。 操作步骤 图1 多模板框选识别区 在“应用开发>框选参照字段”页面上方或者“选择模板”下
上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前，必须要明确文字识别的模板类型，明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型，基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板，训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务（OBS）。
选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 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，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，勾选模型训练所使用的“预训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。
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“通用文本分类工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。
在使用通用文本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，也可以选择导入在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 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。
所有文本，然后单击左上角“删除”，即可完成当前页所有文本的删除操作。 其中，被选中的文本，其背景将显示为蓝色。 父主题： 通用文本分类工作流
段类型“数字”。 如果“默认字段类型”不能满足您的业务需求，您可以创建新的字段类型。 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，详情请见新建应用。 操作步骤 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。 在“
段类型“数字”。 如果“默认字段类型”不能满足您的业务需求，您可以创建新的字段类型。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“通用单模板工作流”新建应用，详情请见新建应用。 操作步骤 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。 在“
在使用多语种文本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，也可以选择导入在自然语言处理套件其他应用中已创建的文本数据集。 新建数据集 导入数据集 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用，详情请见新建应用。
选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”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，勾选模型训练所使用的“预训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。
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“多语种文本分类工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。
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