操作指南
NLP自然语言处理 基础文本服务 电商行业能力 对话智能服务 通用行业能力 医疗文本分析 NLP自学习平台 实体抽取 文本分类 文本关系抽取 双句文本分类 商品评价解析 合同要素抽取 文本匹配 对话文本分类 司法裁判文书（事实认定）合同抽取 ...
创建项目
在本教程中，我们将引导您掌握通过自学习平台创建一个对话文本分类的项目。进入“我的项目”或“创建项目”，选择“对话文本分类”算法点击“创建”。在接下来的页面填写项目名称和项目描述即可。创建完成后可以通过“我的项目”，选择刚刚...
创建项目
在本教程中，我们将引导您掌握通过自学习平台创建一个文本分类的项目。进入“我的项目”或“创建项目”，选择“文本分类”算法点击“创建”。在接下来的页面填写项目名称和项目描述即可。创建完成后可以通过“我的项目”，选择刚刚创建好的...
模型说明
在文本分类中，我们提供了多种模型进行选择，如果您不知道选哪个，可以选择CNN 进行尝试，兼顾了运行效率和最终结果。以下是模型的说明，您可以根据自己的具体场景，选择一个更适合的模型。FastText 分类模型 速度快，计算资源要求低，适合...
工具箱
工具箱是OCR文档自学习所提供的用于模型、模板路由分类及提升识别准确率的小工具集合，当前主要提供了分类器与字段类型两大类工具。分类器管理 分类器：是一个支持多模板、多模型分类路由的工具。用户通过设定分类器中的关键词或训练样本...
工具箱
工具箱是OCR文档自学习所提供的用于模型、模板路由分类及提升识别准确率的小工具集合，当前主要提供了分类器与字段类型两大类工具。分类器管理 分类器：是一个支持多模板、多模型分类路由的工具。用户通过设定分类器中的关键词或训练样本...
资源隔离
创建资源组和分类器 语法 CREATE RESOURCE GROUP group_name TO(user='string',role='string',query_type in('select'),source_ip='cidr')-创建分类器，多个分类器间用英文逗号（,）分隔。WITH("cpu_core_limit"="INT","mem_limit"="m%",...
OpenNLU开放域文本理解模型
OpenNLU是开箱即用的文本理解大模型，适用于零样本、少样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用OpenNLU开放域文本理解模型API。快速使用 API详情
产品简介
教学视频 功能介绍 NLP自学习平台包含如下服务功能 基础自学习模型：为用户提供文本实体抽取、文本分类、关键短语抽取、文本关系抽取、短文本匹配、对话文本分类等自然语言算法能力的模型训练。模型名称 模型说明 最大文本长度 文本分类 指...
模型说明
在对话文本分类中，我们提供了多种模型进行选择。以下是模型的说明，您可以根据自己的具体场景，选择一个更适合的模型。对话 分类-高性能版：基于自研的HAN架构（双层bilstm+attention）。速度快，计算资源要求低，适合对性能要求高的场景...
服务下线通知
情感分析 词性标注 中心词提取 智能文本分类 文本信息抽取 商品评价解析 迁移指引 NLP基础服务2.0的基础版中已完整包含 分词、命名实体识别、情感分析、词性标注、中心词提取、智能文本分类 算法服务，且定价低于1.0（1.0：0.0027元/次，2....
基于文本分析算法实现新闻分类
本文为您介绍如何通过PAI提供的文本类组件，快速构建文本分类模型。背景信息 新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。很多媒体或内容生产商对于新闻文本的分类通常采用手工标注的方式，消耗了大量的人力资源。PAI提供的智能文本挖掘算法...
DSW使用案例汇总
使用EasyTransfer进行文本分类 本文以文本分类为例，为您介绍如何在 DSW 中使用EasyTransfer，包括启动训练、评估模型、预测模型以及导出并部署模型。使用EasyASR进行语音识别 本文以语音识别为例，为您介绍如何在 DSW 中使用EasyASR算法包...
其他说明
创建项目、数据标注、模型训练、模型测试等流程请参考详细教程-文本分类文档。如果您不想自己训练模型，想直接调用API服务，我们提供了预训练模型可以直接调用，请参考下列文档：商品评价解析服务-电商领域 商品评价解析服务-本地生活领域 ...
模型说明
在双句文本分类中，我们提供了多种模型进行选择。以下是模型的说明，您可以根据自己的具体场景，选择一个更适合的模型。双句分类-高性能版：基于自研的bilstm+cross attention架构。速度快，计算资源要求低，适合对性能要求高的场景。双句...
自学习平台使用流程
注意：目前仅支持UTF-8编码方式的数据文件 步骤二：设置待标注的题目 不同项目类型中的题目类型会有所不同，例如 文本实体抽取 项目中的题目为实体名：文本分类 项目中的题目为分类名：步骤三：标注数据 完成标注任务的创建后，您可以在 ...
【通知】NLP1.0相关商品停止售卖通知
情感分析 词性标注 中心词提取 智能文本分类 文本信息抽取 商品评价解析 NLP基础服务 迁移指引：NLP基础服务2.0的基础版中已完整包含 分词、命名实体识别、情感分析、词性标注、中心词提取、智能文本分类 算法服务，且定价低于1.0（1.0：0....
产品简介
NLP自学习平台，面向算法小白用户设计的NLP行业自适应标注、训练和服务平台，支持文本实体抽取、文本分类、关键短语抽取、情感分析、关系抽取、短文本匹配、商品评价解析算法能力的定制。企业智能搜索：以PaaS服务形式提供离线数据处理和...
文本类
iTAG 提供了实体识别、文本分类、实体关系的文本类标注模板，创建标注任务时，您需要根据应用场景选择标注模板。本文为您介绍文本类标注模板的应用场景及数据结构。背景信息 本文介绍以下文本类标注模板的数据结构：实体识别 文本分类 实体...
自然语言处理2.0的审计事件
GetTcChGeneral 智能文本分类新闻。GetTsChEcom 文本相似度电商。GetUserStatus 查询用户产品开通状态。GetWeChComment 词向量评论。GetWeChEcom 词向量电商。GetWeChEntertainment 词向量文娱。GetWeChGeneral 词向量通用。GetWeChSearch ...
文本理解模型
模型简介 OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从...
产品简介
20 否 40个字符 智能文本分类 新闻 智能文本分类基础版（新闻）50万次/天 20 否 5000个字符 电商 智能文本分类基础版（电商）50万次/天 20 否 5000个字符 词向量 通用 词向量基础版（通用）50万次/天 20 否 1024个字符 1.2高级版 算法服务 ...
快速使用
OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从给定...
快速使用
OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从给定...
概览
使用EasyTransfer进行文本分类 使用EasyASR进行语音识别 使用EasyASR进行语音分类 轻量微调和推理ChatGLM模型实践 基于LangChain的检索知识库问答 基于开源库so-vits-svc生成AI歌手 AI图片修复 DLC 快速提交单机PyTorch迁移学习任务 使用...
快速开始概述
自然语言处理模型 类型包括：文本分类、序列标注、文本生成、零样本分类、文本向量。语音模型 类型包括：语音识别、说话人确认、语音分离。快速开始支持的功能：支持一键部署模型、微调训练模型、增量训练模型、在线调试模型。对于进阶用户...
API详情
OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从给定文本...
获取模型预测结果接口示例
tags参数 字段名称 字段值含义 class 实体抽取对象名 conf 置信度 start 实体对象结果从文本开始位置 end 实体对象结果到文本结束位置 source 来源 span 预测的实体对象 文本分类 content 模型类型 到手两天用起来感觉还是蛮不错的系统比较...
智能文本分类（电商）
智能文本分类（基础版-电商领域）调用须知 该服务为基础版的能力，需要开通基础版才能免费调用。点击这里确认开通状态：点击确认开通 支持语言：中文 支持领域：电商领域 能力的具体说明：对用户输入的一段文本，映射到具体的类目上 系统...
API详情
OpenNLU全称Open Domain Natural Language Understanding，是开箱即用的文本理解大模型，适用于中文、英文在零样本条件下进行文本理解任务，如信息抽取、文本分类等。OpenNLU将NLU任务分成两个大类：抽取和分类。抽取任务目标是从给定文本...
智能文本分类（新闻）
智能文本分类（基础版-新闻领域）调用须知 该服务为基础版的能力，需要开通基础版才能免费调用。点击这里确认开通状态：点击确认开通 支持语言：中文 支持领域：新闻领域 能力的具体说明：对用户输入的一段文本，映射到具体的类目上 系统...
预训练模型（平台预置模型）
10 1000个字符 新闻文本分类 支持对单个或多个新闻文本的分类。10/直播ASR乱码识别 适用于直播场景，通过ASR语音转文字，识别由于多人同时说话导致的文字可读性不佳的问题。10 600个字符 裁判文书抽取 支持10个案由的文书，解析得到38个...
控制台API操作
NLP-NER-BERT 英文实体抽取->NLP-NER-English 文本分类 长文本分类融合模型->NLP-TextCategory-ensemble CNN分类模型->NLP-TextCategory-CNN2 FastText分类模型->NLP-TextCategory-FT Self-Attention分类模型->NLP-TextCategory-SA 短文本...
模型训练
对于模型架构，fasttext长文本分类融合模型。遍历次数一般与训练时间成正比，也就是说 10 次的时间会是 5 次的两倍。为了节省用户时间，同时防止用户设置过大的遍历次数，我们内部内置了 earlystop 功能。具体的，模型在连续三次遍历的过程...
Designer使用案例汇总
基于文本分析算法实现新闻分类 介绍如何通过PAI提供的文本类组件，快速构建文本分类模型。基于回归算法实现农业贷款发放预测 介绍如何通过农业贷款的历史发放情况，使用线性回归方法实现贷款发放预测。基于分箱组件实现连续特征离散化 介绍...
如何开启模型训练
SFT不同训练任务的数据实验参考 文本分类任务-情感分析：训练数据量 100 200 500 1000 准确率 0.9559 0.9719 0.9719 0.978 文本生成-阅读理解 训练数据量 100 200 500 1000 2000 准确率 0.5808 0.5992 0.6202 0.611 0.6235 序列标注-命名...
创建标注任务
文本分类：对文本按照预设标签进行分类标记，支持单标签和多标签分类。实体关系：文本实体之间的关系，用于知识图谱场景。视频类 模板的详细应用场景，以及此类模板的输入输出数据格式详情请参见 视频类。视频分类：对视频按照预设标签进行...
逻辑回归
Logistic 回归在文献中也称为 logit 回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。在该模型中，描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数建模。计算逻辑原理 逻辑回归的思路是，先拟合决策边界（不局限于线性，还可以是多项式），再建立这个...
常见问题
1、NLP自学习平台服务调用限制 算法类型 单模型QPS 最大请求长度（字节）文本实体抽取 20 暂无限制 文本分类 20 暂无限制 关键短语抽取 20 暂无限制 短文本匹配 20 暂无限制 关系抽取 20 暂无限制 简历抽取 20 暂无限制 商品评价解析 20 暂...
产品计费
免费额度 服务类型 版本 算法服务 支持领域 免费调用量 基础文本服务 基础版 中文分词 通用 50万次/天 词性标注 通用 50万次/天 命名实体识别 电商 50万次/天 情感分析 通用 50万次/天 中心词提取 中、英文电商 50万次/天 智能文本分类 ...
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