可选参数:tab、space(空格)。例如:(1)干预规则为tab: 中华(tab)民(空格)国 -- 切词结果:中华,民(空格)国。(2)干预规则为空格:中华(tab)民(空格)国 -- 切词结果:中华,民,国 dictContent 否 String 直接输入文本作为词典,当配置方式选择输入文本(text)时必须填写。
示例如下: 预处理规则:替换连续的空格、换行符和制表符或删除所有URL和电子邮件地址。 分段清洗提示说明 为什么要数据处理 ? 在处理文本数据时,分段和清洗是两个重要的预处理步骤。通过对数据集进行适当的分段和清洗,可以提高模型在实际应用中的表现,从而为用户提供更准确、更有价值的结果。 分段的目的是什么 ? 分段的目的是将长文本拆成小段落、以便模型更有效的处理和理解。
应用程序参数:除了以上五种streaming program作业必须输入的参数外,若您还有其他参数的设置,请在参数输入框中以空格为分隔符输入参数配置。用户输入参数时,只需要输入参数本身字符串即可,用空格分隔,无需参数转义和url encode。 Java作业 作业名称:输入作业名称,长度不可超过255个字符。 应用程序位置:输入JAR包在bos上的地址。
replace_uniform_whitespace:将不同的unicode空格比如 u2008,转成正常的空格 · remove_non_meaning_characters:去除乱码和无意义的unicode · replace_traditional_chinese_to_simplified:繁体转简体,如“不經意,妳的笑容”清洗成“不经意,你的笑容” · remove_web_identifiers
replace_uniform_whitespace:将不同的unicode空格比如 u2008,转成正常的空格 · remove_non_meaning_characters:去除乱码和无意义的unicode · replace_traditional_chinese_to_simplified:繁体转简体,如“不經意,妳的笑容”清洗成“不经意,你的笑容” · remove_web_identifiers
replace_uniform_whitespace:将不同的unicode空格比如 u2008,转成正常的空格 · remove_non_meaning_characters:去除乱码和无意义的unicode · replace_traditional_chinese_to_simplified:繁体转简体,如“不經意,妳的笑容”清洗成“不经意,你的笑容” · remove_web_identifiers
tokenizer": { "type": "FullTokenizer", ## 指定该文本域的tokenizer为FullTokenizer,type的取值是对应Tokenizer的类名, "split_char": " ", ## 非Ernie任务需要自己切词,切词之后的明文使用的分隔符在这里设置,默认是通过空格区分不同的
标签键不可重复,长度范围为1-127个字符,支持大小写字母、数字、空格和以下符号: +‑=._:/。 标签值长度范围为1-125个字符,支持大小写字母、数字、空格和以下符号: +‑=._:/。 归档类型对象未取回时不支持设置标签,请先取回后再设置。 需要确保拥有PutObjectTagging权限才可设置对象标签。 操作步骤 登录 BOS 管理控制台 ,进入全局概览页面。
0.8 选择预训练模型 是 选择预训练模型 中文训练模型 字段参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 文本列 是 请选择文本列,句子分字,字之间必须以空格间隔,类型为字符串。 无 标签列 是 请选择标签列,采用BIO格式标注方式,标签之间必须以空格间隔且个数和文本列相同,类型为字符串。 无 使用示例 BIO方式标注的数据。
bucketA prefixA / aaa / object3 prefixB / bbb / object3 bucketA prefixA / aaa / object4 prefixB / bbb / object4 以上内容和 listDelimiter 和 listFormat 参数一一对应,每一行包括3列,分别是bucketName、objectName和dstObjectName,每一列之间用空格分隔