jstl三元 更多内容
  • 准备训练数据

    国-首都-北京”这样的三元组。 为了将三元组分类,我们定义三元组的类型由主语类型(subject type)、谓语(predicate)类型、宾语类型(object type),如上述三元组“中国-首都-北京”的类型是“国家-首都-城市”。通常我们将这些三元组类型组成的集合称为模型的schema。

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  • 按标签名称更新单个标签

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 请求参数 表3 请求Body参数 参数 是否必选

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  • 查询数据集标签列表

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表5 LabelAttribute 参数

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  • 创建数据集标签

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表4 LabelAttribute 参数

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  • 获取样本搜索条件

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表4 LabelAttribute 参数

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  • 更新数据集

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表4 LabelAttribute 参数

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  • 批量修改标签

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表4 LabelAttribute 参数

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  • 批量删除标签

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表5 LabelAttribute 参数

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  • 查询团队标注任务统计信息

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表5 PairOfintAndHardDetail

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  • 查询数据集的统计信息

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表5 PairOfintAndHardDetail

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  • 创建模型

    json一行一句json字符串,表示一条标注数据。其中“text”是文本,“spo_list”是spo三元组的list,每个spo三元组包含7个元素,“predicate”为三元组谓词,“object_type”为宾语类型,“subject_type”为主语类型,“object_

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  • 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 请求参数 无 响应参数 状态码: 204

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  • 创建导入任务

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表7 LabelAttribute 参数

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  • 创建数据集

    否 String 内置属性:三元组关系标签的起始实体类型,创建关系标签时必须指定,该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:to_type 否 String 内置属性:三元组关系标签的指向实体类型,创建关系标签时必须指定,该参数仅文本三元组数据集使用。 表9 Schema参数

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  • 基础知识

    围内一切事物的共有特征以及事物间的关系。例如图1可称作一个本体。 实体 实体是 知识图谱 三元组的元素之一,指某种具体的事物。例如某一具体的电影(人物或关系),可称作实体。 关系 关系是知识图谱三元组的元素之一,指实体与实体之间的语义关系,比如张三是李四的同事,实体“张三”与实体“李四”的关系是同事关系。

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  • 数据标注场景介绍

    语音分割:对语音进行分段标注。 文本 文本分类:对文本的内容按照标签进行分类处理。 命名实体:针对文本中的实体片段进行标注,如“时间”、“地点”等。 文本三元组:针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。 视频 视频标注:识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。 智能标注 除

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  • 创建信息抽取模型

    中的“batch_size”,且需大于20*三元组类型数量。 训练一个效果较好的模型,建议提供2万条以上的短句数据作为训练数据。 三元组类型 本样例构建的模型适用于人物、电影领域的信息抽取,限定抽取的三元组类型如表1所示。 表1 三元组类型 subject_type predicate

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  • 查询数据集版本详情

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表4 LabelAttribute 参数

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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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  • 开始使用

    之后,复制3.2 步骤9中所看到的访问地址,在浏览器打开。 图1 访问网址 初始化系统。配置三元管理,依次配置账号sysadmin、secadmin、secauditor密码。 图2 三元管理 图3 设置系统管理员密码 图4 设置安全保密员密码 图5 设置安全审计员密码 单击“完

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  • 产品优势

    三权分立 系统管理员,安全管理员,审计管理员权限分离,满足审计安全需求。 细粒度和运维权限管控 数据库运维安全管理系统访问控制基于主体、客体和行为三元组进行设置,每个类别之下再细分多种维度。策略组合种类多达数百种,能够精准实现各种数据级的访问控制。 主体颗粒度可细化至用户、IP、主机、程序、时间、频次等。

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