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准备训练数据
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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数据标注场景介绍
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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
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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
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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
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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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产品优势
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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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查询团队标注任务详情
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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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