语言理解 NLPLU

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商用服务调用费用低至¥1.5/千次

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    文本分类数据集 更多内容
  • 查看应用详情

    在“应用详情”页的“应用资产”页签下,可以查看当前应用的资产信息,比如通用文本分类工作流中的资产信息就是训练数据集,您可以查看“数据集名称”、“描述”、“数据量”、“标注进度”、“标签总数”、“创建时间”和“操作”,其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 “管理”:进入数据集管理页面,单击“开始标注”,可手动标注数据。

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  • 从AI Gallery下载到桶里的数据集,再在ModelArts里创建数据集,显示样本数为0

    Gallery下载到桶里的数据集,再在ModelArts里创建数据集,显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式,比如压缩包、excel文件等会被忽略,支持格式详情: 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组

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  • 标注数据

    果开发应用时,上传的训练数据集是未标注的,需要对数据集中的数据进行标注。 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,标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成,且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“数据选择”页面,新建数据集后,单击操作列的“标注”

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  • 发布数据集

    发布数据集 ModelArts Pro 数据集管理过程中,针对同一个数据源,对不同时间标注后的数据,按版本进行区分,方便后续模型构建和开发过程中,选择对应的数据集版本进行使用。数据标注完成后,您可以将数据集当前状态进行发布,生成一个新的数据集版本。 关于数据集版本 针对刚创建的数

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  • 创建ModelArts人工标注作业

    启用团队标注功能的数据集,在创建完成后,可以在“标注类型”中看到“团队标注”的标识。 文本(文本分类、命名实体、文本三元组) 图4 文本分类、命名实体、文本三元组类型的参数 表3 文本类型标注作业的详细参数 参数名称 说明 数据集名称 选择支持当前标注类型的数据集。 添加标签集(文本分类、命名实体)

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  • 如何将某些图片划分到验证集或者训练集?

    如何将某些图片划分到验证集或者训练集? 目前只能指定切分比例,随机将样本划分到训练集或者验证集,不支持指定。 切分比例的指定: 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列,即最终通过该数据集训练得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。 当前由于特征筛选算法限制,预测数据列建议放在数据集最后一列,否则可能导致训练失败。 声音分类对数据集的要求 音频只支持16b

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  • Standard数据管理

    进,将结合大模型时代能力进行全新升级,敬请期待。 ModelArts Standard数据管理支持多维度数据管理能力 数据集管理:提供数据集创建、数据预览、数据集版本管理等能力 数据标注:提供在线标注能力,包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景;提供图片智能标注方

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  • 下线公告

    【下线公告】华为云ModelArts自动学习下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版训练管理下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告

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  • 团队标注使用流程

    数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较大时,需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能,可以由多人组成一个标注团队,针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队

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  • 创建标注任务

    创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一:基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session

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  • 数据集版本不合格

    数据集版本不合格 出现此问题时,表示数据集版本发布成功,但是不满足自动学习训练作业要求,因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 准备数据

    上的数据。 多语种文本分类工作流仅支持对单语种的文本分类,当前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、阿拉伯语等。暂不支持对同一文本中含多语种的文本进行分类训练。 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

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  • 准备数据

    标签准备100个以上的数据。 针对未标注数据,将待标注的内容放在一个文本文件内,通用文本分类工作流仅支持中文文本内容的分类,其他语种的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。

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  • 创建数据集版本

    创建数据集版本 为数据集创建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一:为数据集创建新的版本

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  • 查询数据集列表

    Session() # 查询数据集列表 dataset_list = Dataset.list_datasets(session) print(dataset_list) # 打印出查询结果 示例二:根据数据集类型查询数据集列表 # 查询图像分类数据集 dataset_list =

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  • 管理数据集版本

    管理数据集版本 数据标注完成后,您可以发布成多个版本对数据集进行管理。针对已发布生产的数据集版本,您可以通过查看数据集演进过程、设置当前版本、删除版本等操作,对数据集进行管理。数据集版本的相关说明,请参见关于数据集版本。 发布为新版本的说明,请参见发布数据集。 进入数据集版本管理页面

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  • 查看应用详情

    在“应用资产”页签下,可以查看当前应用的资产信息,比如通用文本分类工作流中的资产信息就是训练数据集,您可以查看“数据集名称”、“描述”、“数据量”、“标注进度”、“标签总数”、“创建时间”和“操作”,其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 “管理”:进入数据集管理页面,单击“开始标注”,可手动标注数据。

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  • 从OBS目录导入数据规范说明

    </annotation> 文本分类 文本分类支持导入“txt”和“csv”两种文件类型,文本的编码格式支持“UTF-8”和“GBK”。 文本分类的标注对象和标注文件有2种存放模式。 ModelArts text classfication combine 1.0:文本和标注合并,文本分类的标注对象

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  • 查看技能详情

    在“应用资产”页签下,可以查看当前应用的资产信息,比如通用文本分类工作流中的资产信息就是训练数据集,您可以查看“数据集名称”、“描述”、“数据量”、“标注进度”、“标签总数”、“创建时间”和“操作”,其中“操作”列可执行“管理”和“删除”操作。 “管理”:进入数据集管理页面,单击“开始标注”,可手动标注数据。

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