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同步數(shù)據(jù)集 功能介紹 從數(shù)據(jù)集輸入位置同步數(shù)據(jù)至數(shù)據(jù)集，包含樣本及標(biāo)注信息。文本類數(shù)據(jù)集不支持此操作。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API Explorer可以自動(dòng)生成SDK代碼示例，并提供SDK代碼示例調(diào)試功能。 URI POST /v
數(shù)據(jù)集管理 查詢數(shù)據(jù)集列表 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 查詢數(shù)據(jù)集詳情 更新數(shù)據(jù)集 刪除數(shù)據(jù)集 父主題： 數(shù)據(jù)管理
督學(xué)習(xí)。有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)就需要有標(biāo)注的數(shù)據(jù)來作為先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注之前，我們首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，得到符合我們要求的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的清洗包括去除無效的數(shù)據(jù)、整理成規(guī)整的格式等等。具體的數(shù)據(jù)要求可以和算法人員確認(rèn)。 二、常見的幾種數(shù)據(jù)標(biāo)注類型1.分類標(biāo)注：分類標(biāo)注，就是我
type 否 Integer 標(biāo)簽類型。可選值如下： 0：圖像分類 1：物體檢測 3: 圖像分割 100：文本分類 101：命名實(shí)體 102：文本三元組關(guān)系標(biāo)簽 103：文本三元組實(shí)體標(biāo)簽 200：語音分類 201：語音內(nèi)容 202：語音分割 600：視頻標(biāo)注 表4 LabelAttribute
如何切分ModelArts數(shù)據(jù)集？ 在發(fā)布數(shù)據(jù)集時(shí)，僅“圖像分類”、“物體檢測”、“文本分類”和“聲音分類”類型數(shù)據(jù)集支持進(jìn)行數(shù)據(jù)切分功能。 一般默認(rèn)不啟用該功能。啟用后，需設(shè)置對應(yīng)的訓(xùn)練驗(yàn)證比例。 輸入“訓(xùn)練集比例”，數(shù)值只能是0~1區(qū)間內(nèi)的數(shù)。設(shè)置好“訓(xùn)練集比例”后，“驗(yàn)證集比例”自動(dòng)填充
描述本模型基于AI Gallery文本分類數(shù)據(jù)集–外賣評論數(shù)據(jù)集和中文文本分類-Bert算法訓(xùn)練而來，訂閱本模型后可部署為在線服務(wù)，添加預(yù)測文本進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果樣例測試示例文本{“text”: “送餐快,態(tài)度也特別好,辛苦啦謝謝”}交付交付方式華為云ModelArts交付區(qū)域華
1、coco 數(shù)據(jù)集類型2、json里的中文是 自動(dòng)轉(zhuǎn)換成了unicode3、因?yàn)橥评硇枰猽tf8讀取 classname.txt（中文）來映射super-category。所以coco classname，里的中文手動(dòng)轉(zhuǎn)換 填寫為utf-8字符串貌似第3步錯(cuò)了？
描述本模型基于AI Gallery文本分類數(shù)據(jù)集–外賣評論數(shù)據(jù)集和中文文本分類-Bert算法訓(xùn)練而來，訂閱本模型后可部署為在線服務(wù)，添加預(yù)測文本進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果樣例測試示例文本{“text”: “送餐快,態(tài)度也特別好,辛苦啦謝謝”}交付交付方式華為云ModelArts交付區(qū)域華
是哪種不作細(xì)究，因?yàn)榭梢酝ㄟ^更簡單的數(shù)據(jù)獲取方法。（PS：官網(wǎng)下載的數(shù)據(jù)集已經(jīng)劃分好了60000個(gè)訓(xùn)練集和標(biāo)簽，10000個(gè)測試集和標(biāo)簽，共四個(gè)文件，但格式不是常見文件格式，需要手動(dòng)轉(zhuǎn)化。第二類數(shù)據(jù)集是matlab中的.mat表格文件，兩類數(shù)據(jù)我都打包上傳到資源里了，下載鏈接戳這）
方式訪問對話機(jī)器人服務(wù)，具體操作請參見《對話機(jī)器人服務(wù)接口參考》。 管理控制臺方式 其他相關(guān)操作，請使用管理控制臺方式訪問對話機(jī)器人服務(wù)。如果用戶已注冊公有云，可直接登錄管理控制臺，從主頁選擇“人工智能”>“對話機(jī)器人服務(wù)”下對應(yīng)的子服務(wù)。
CCI 3.0 CCI 3.0 數(shù)據(jù)集是為了解決中文高質(zhì)量安全數(shù)據(jù)集稀缺的問題而開放的。該數(shù)據(jù)集基于CCI數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展了數(shù)據(jù)源，采用了更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)加工方法，并完成了CCI 3.0數(shù)據(jù)集的建設(shè)。數(shù)據(jù)集由高質(zhì)量、可靠的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)組成，經(jīng)過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)加工和去重處理，并針對內(nèi)容質(zhì)量
配比并發(fā)布數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)配比介紹 不同數(shù)據(jù)源與大語言模型某些特定能力的學(xué)習(xí)具有緊密的聯(lián)系，根據(jù)來源不同，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要分為兩種類型： 通用文本數(shù)據(jù)和行業(yè)文本數(shù)據(jù)。通用文本數(shù)據(jù)涵蓋了網(wǎng)頁、書籍和對話文本等，主要是為了保留模型的通用能力，避免在下游任務(wù)上過擬合。 行業(yè)文本數(shù)據(jù)主要為了提
文本類加工算子介紹 數(shù)據(jù)加工算子為用戶提供了多種數(shù)據(jù)操作能力，包括數(shù)據(jù)提取、過濾、轉(zhuǎn)換、打標(biāo)簽等。這些算子能夠幫助用戶從海量數(shù)據(jù)中提取出有用信息，并進(jìn)行深度加工，以生成高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 平臺支持文本類數(shù)據(jù)集的加工操作，分為數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)打標(biāo)四類，文本類加工算子能力清單見表1。
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】replace_op1 = text.RegexReplace() replace_op2 = text.RegexReplace() dataset = dataset.map(=[replace_op1replace_op2]) data dataset
ls/122030308 火災(zāi)數(shù)據(jù)集： fire-smoke - 飛槳AI Studio 轉(zhuǎn)自：https://www.csdn.net/tags/MtTaEgysNTM2NTA2LWJsb2cO0O0O.html 火災(zāi)圖片數(shù)據(jù)
評估數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)評估介紹 數(shù)據(jù)評估旨在通過對數(shù)據(jù)集進(jìn)行系統(tǒng)的質(zhì)量檢查，評估其數(shù)據(jù)質(zhì)量和代表性等多個(gè)維度，發(fā)現(xiàn)潛在問題并加以解決。通常來說，數(shù)據(jù)評估遵循以下方法進(jìn)行： 質(zhì)量評估： 數(shù)據(jù)集質(zhì)量評估：可以通過抽樣評估的方式，隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)集中的樣本，使用人工或自動(dòng)打分的方式，來對數(shù)據(jù)集的質(zhì)量進(jìn)行打分。
加工數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)加工介紹 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺提供數(shù)據(jù)加工功能，涵蓋了數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)合成和數(shù)據(jù)標(biāo)注關(guān)鍵操作，旨在確保原始數(shù)據(jù)符合業(yè)務(wù)需求和模型訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)，是數(shù)據(jù)工程中的核心環(huán)節(jié)。 數(shù)據(jù)加工 通過專用的加工算子對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)符合模型訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)和
"dataset-image" # 數(shù)據(jù)集名稱 data_type = "IMAGE" # 數(shù)據(jù)集類型，圖像類型數(shù)據(jù)集 data_sources = dict() # 數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)來源 data_sources["type"] = 0 # 數(shù)據(jù)來源類型，0表示OBS
Dataset：數(shù)據(jù)集集合(NLP方向數(shù)據(jù)集)——常見的自然語言處理數(shù)據(jù)集大集合(建議收藏，持續(xù)更新) 目錄 NLP數(shù)據(jù)集特點(diǎn) 常見的NLP數(shù)據(jù)集 1、生物數(shù)據(jù)集以及自然語言處理數(shù)據(jù)集 常見的使用案例 NLP數(shù)據(jù)集特點(diǎn) 文本相對容易收集和存
