数据标注服务& 内容审核服务

使用流程概述 平台使用的基本流程如下图所示，全程可视化简易操作，在数据已经准备好的情况下，最快一天内即可获得专属模型。 1、 创建模型 ：选择您需要训练的语音识别接口，目前支持训练 短语音识别-中文普通话、短语音识别极速版、实时语音识别-中文、呼叫中心语音解决方案 接口。填写基础信息为您的模型进行命名和功能描述，并留下您的联系方式以便于我们和您联系。

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标注完成后可直接点击键盘右向肩头按键，将会自动保存并切换至下张图片。 对常用标签，可在标签组中进行管理，并在多次标注中重复使用。 如果标注图片较多，还可使用智能标注功能，可通过系统自动筛选出数据集中难例图片（最关键需优先标注的图片），用户只需标注数据集30%左右的难例数据即可训练模型，以减少数据标注的人力投入。

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标注聚类列表、标注数据列表、标注动作等相关接口 6.1 (2020-07) Features 增加渠道维度、渠道维度值、特殊渠道值、FAQ特殊答案模块 FAQ标准问模块取消channelAnswer字段 增加bot 列表 增加发布模块，包含bot 发布、知识发布、发布监控、发布取消等 增加nlu功能模块，包含 nlu 分析、关键词提取、文本相似度 增加实体模块，包含普通实体、实体值 增加统计会话历史详情功能

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在当事人进行特定案由要素输入时，可根据法律规则进行数据运算、法律推理、设计论证并匹配合理的裁判理由、法条依据。 4、易判科技分案由进行实体标注，并构建对应的法律知识图谱，是基于百度知识图谱中的实体标注技术。基于此技术研发的系统还可以实时进行类案文书、法律规则、相应法条、纠纷点的自动推荐。

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图像分类 识别一张图中是否是某类物体/状态/场景，适用于图片内容单一、需要给整张图片分类的场景。 物体检测 检测图中每个物体的位置、名称。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。 实例分割 对比物体检测，支持用多边形标注训练数据，模型可像素级识别目标。

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文本模型ChatGPT和DALL-E例子都差不多，以文本模型ChatGPT为例子，提出的提示词有四句： 第一句为提出问题，专业和执行总结，引出两个具体目标； 第二句指明场景情景和具体服务对象。 第三句对生成内容提出要求。 第四句加入情感内容到生成文本中。 这里我们要知道，因为生成人工智能是一个根据人类和机器产生的数据训练的机器人，它不具备筛选你正在交流的内容以理解你实际在说什么的能力。

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配置视觉任务 配置训练集及评测集 配置训练集 在添加任务备注后，在添加数据的位置选择添加训练集。 可选的数据集要求如下： 数据集标注类型与项目类型一致，如同为图像分类-单图单标签/物体检测-矩形框标注等 数据集数据量不为0； 数据集状态非智能标注中，非导入中 数据集状态支持导入多个数据集的多个标签， 如果选择标签名称一致，则相应数据内容会被合并 。

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对于一个规范的数据这些描述信息在prompt也是必须的。 response 表示目标输出， 这些目标输出是人工标注的、符合任务要求的正确答案。 对于分类、命名实体识别等任务，目标输出可以是类别标签、实体标注等。对于摘要任务 输出是生成的摘要，它是从输入文本中提取出的关键信息，以简洁的方式表达文本的主要内容。摘要应该保留原始文本的核心概念和重要细节，同时避免冗余和不必要的信息。

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