HoloSens算法模型类商品使用指导 操作步骤 在订单支付成功页点击“返回我的云商店”，或在云商店首页点击“买家中心”，进入到“我的云商店>已购买的服务”商品列表页。 在已购买的服务列表中找到该商品的名称，点击右侧操作栏的“资源详情”，可查看商品的应用信息、基本信息及商家信息。

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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

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、设备模型和仓储模型。 公测期间暂不支持仓储模型。 业务模型 业务模型是指数字化制造基础服务提供的业务组件功能，包括计划、生产、质量、工艺、设备和物流六大业务领域。 公测期间暂不支持工艺类、设备类和物流类业务组件。 ISCDesk ISCDesk（Industrial Software

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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，

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并通过以下决策函数对新样本预测出类别标签。 多分类 通过one-vs-the-rest策略实现多分类任务。训练时依次把某个类别的样本归为一类，其他剩余的样本归为另一类，转化为k个二分类问题，构造出了k个二分类SVM分类器。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那一类。 输入 参数 子参数 参数说明

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默认为“自定义标签”。 标签分类 默认为“主服务标签”。 名称 标签的名称，用户自定义。 长度不能超过128个字符。 标签分组 选择标签分组，将标签进行分类。 分组细类 若选中的标签分组下有分组细类，可在下拉框选择分组细类，将标签置于标签分组下的分组细类中。若不勾选，则将标签置于标签分组中。

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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

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根据工作流指引，创建单模板服务，通过模板训练文字识别模型，实现单模板图像的文字信息结构化提取。 创建单模板 多模板分类工作流 根据工作流指引，创建多模板服务，通过多模板训练模板分类器和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 创建多模板 调用API和SDK 部署服务后，支持通过调用API和SDK调用当前模板服务。

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文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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单击“查询”，查看文档关联的分类。 单击“添加关联分类”，为文档关联新的分类。 勾选分类，单击“删除”，取消关联分类。 分类关联文档 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类管理文档管理”。 选择“分类码”，选择“分类”。 图2 添加关联文档 单击“查询”，查看分类关联的文档。 单击“添加关联文档”，为分类关联新的文档。

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文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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string True 修改后的句子分类名称 1.2 category_id string True 需要修改的句子分类的唯一标识 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 id string False 句子分类的唯一标识 1.2 resultCode

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删除媒资分类 功能介绍 删除媒资分类。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1.0/{project_id}/asset/category

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文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类，以原始文本和标签作为输入，输出文本分类模型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。若文本为

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评估 二分类评估 聚类评估 模型应用 多分类评估 回归评估 混淆矩阵 父主题： 模型工程

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时可以集中调取跨领域多系统数据，自定义角色工作桌面，将日常工作固化下来，待办和任务集中管理，让作业人员直达作业现场，避免多系统穿梭作业。 图2 统一生命周期 多种产品数字化协同服务，实现IPD端到端一站式协同 新一代产品数字化协同平台云服务，基于工业数字模型驱动引擎iDME打造，

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发布HoloSens算法模型类商品操作指导 前提条件 发布HoloSens算法模型类商品前，请先上传算法，待算法通过审批后可前往卖家中心发布算法模型类商品。 操作步骤 进入好望商城页面。 单击页面Banner处“进入商城”按钮，进入算法模型商品列表页。 在商品列表页单击“算法上传”，进入算法管理页面。

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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

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使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至 对象存储服务 （OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 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、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡

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不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，建议训练数据集保证每类图片超过100张。 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。 OBS上传文件规范

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