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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。
在“应用总览”页签，在开发版本列表选择工作流版本，单击“操作”列的“查看”，进入应用开发页面，您可以查看应用开发过程中各个步骤的配置信息，包括“数据选择”、“模型训练”、“模型评估”、“服务部署”。 图2 应用开发 您也可以在“应用总览”页签的“开发版本列表”右侧，单击“开发新版本”，
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明
更新应用版本 在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。 因此您可以修改模型的配置信息以匹配业务变化。每修改一次，更新成一个版本，不同的作业版本之间，能快速进行对比，获得对比结果。 前提条件 已在HiLens套件控制台选择“H
包括“应用名称”（必填项）、“应用负责人”和“应用描述”。 图3 基本信息 工作流配置 选择“所属行业”和“选择工作流”。当前视觉套件提供“零售商品识别工作流”、“热轧钢板表面缺陷检测工作流”、“云状识别工作流”、“刹车盘识别工作流”等。 图4 工作流配置 资源配置 图5 资源配置 分别选择“数据处理资源”、“模
您也可以在“应用开发”页签下，重新编辑应用开发的配置信息，并单击左上角版本号右侧的“更新版本”，将当前的应用设置成新的版本。 图2 开发版本列表 查看应用历史版本 在“应用详情”页的“历史版本”页签下，可以查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准率”、“模型召回率”、
以在零售场景下开发商品识别模型，自主上传数据训练模型，实现商品识别功能，提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 图1 商品识别工作流流程 表1 商品识别工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用零售商品识别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中。
评估模型 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ModelArts
定工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以构建第二相面积含量测定模型，能快速准确反馈测定结果。 图1 第二相面积含量测定工作流流程 表1 第二相面积含量测定工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用第二相面积含量测定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中。
”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发车牌检测模型，自主上传数据训练模型，实现车牌检测和识别功能。 图1 无监督车牌检测工作流流程 表1 无监督车牌检测工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用无监督车牌检测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中。
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明
详细操作请见新建应用。您可以开发多语种的文本分类应用，通过训练其他语种的文本分类预测模型，实现文本分类功能。 图1 多语种文本分类流程 表1 文本分类流程说明 流程 说明 详细指导 准备数据 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中。
别工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发云状识别模型，自主上传数据训练模型，实现云状类别识别功能。 图1 云状识别工作流流程 表1 云状识别工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用云状识别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中。
评估模型 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、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 已在视觉套件控制台选
评估模型 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。往往不能一次性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
评估模型 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、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 已在视觉套件控制台选
评估模型 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
在开发版本列表中单击“操作”列的“查看”。 进入“应用开发”页面。 图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面，单击“新建训练数据集”，右侧弹出“新建数据集”页面，根据数据存储位置和数据标注情况，按表1填写数据集基本信息，然后单击“确定”。 图3 新建训练数据集 表1 新建训练数据集参数说明
评估模型 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
评估模型 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、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 已在视觉套件控制台选
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