文本分类数据集创建
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          文本分类数据集创建

          选择【EasyData数据服务】目录下数据总览,点击创建数据集。输入数据集名称,选择数据集属性:是否对数据进行去重操作,详细方法见数据去重策略。点击完成,在数据总览目录下可以看到生成一个空数据集项目。

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          在每个数据集项目中可以包含多个分类标签的文本数据,每个文本样本对应一个标签。以下是分类小tips,请您注意查收:

          ① 设计分类

          首先想好分类如何设计,每个分类为你希望识别出的一种结果,如要识别新闻的内容类型,则可以以“科技”、“体育”、“农业”等分别作为一个分类标准;如果审核场景中通过文本判断是否出现广告,可以设计为两类设计为“正常”、“不正常”两类,或者“正常”、“异常原因一”、“异常原因二”、“异常原因三”等多类。

          注意:目前单个模型的上限为1000类,如果要超过这个量级请在百度云控制台内提交工单反馈

          ② 准备数据

          基于设计好的分类准备文本数据,每个分类建议至少需要准备50个文本文件以上,如果想要较好的效果,建议文件10000个起,如果某些分类的文本具有相似性,需要增加更多文本。

          文本的基本格式要求: 目前文本文件类型支持txt,文本文件大小限制长度最大4096,格式为UTF-8字符。一个模型的文本总量限制10万个文本文件。

          注意1:训练集文本需要和实际场景要识别的文本环境一致

          注意2:考虑实际应用场景的种种可能性,每个分类的文本需要覆盖实际场景里面存在的可能性,训练集若能覆盖的场景越多,模型的泛化能力则越强。

          注意3:如果需要寻求第三方数据采集团队协助数据采集,请在百度云控制台内提交工单反馈

          你可能存在的疑问:

          如果训练文本数据无法全部覆盖实际场景要识别的文本,怎么办?

          答:训练的模型算法会有一定的泛化能力,尽可能覆盖即可。

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