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step2:采集/收集数据 在通过上述第一步分析出基本的模型类型,需要进行相应的数据收集工作。数据的主要原则为 尽可能采集真实业务场景一致的数据,并覆盖可能有的各种情况 step3:标注数据 采集数据后,可以通过EasyDL在线标注工具或线下其他标注工具对已有的数据进行标注。
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用于模型训练的数据,分为两部分: 1、 情感搭配词典 :人工修正系统挖掘出的词典,将系统挖掘错误的词典更改为预期结果,修正与确认越精准,模型训练的观点抽取效果越好。 2、 维度分类词典 :人工标注分类需求,将抽取出的维度词或主体词与需求的分类类别进行一一对应标注,一般建议标注至少前20%,分类数据标注越多,模型训练的分类效果越好。
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上传的实景图,只有标注过的图片会被训练,所有训练的图片中,系统会随机抽取70%作为训练集,剩余的30%作为测试集,由于训练数据和测试数据每次都是随机抽取的,所以同样的数据集每次训练出来的结果会不一样。 SKU单品图是用来做什么的? SKU单品图用来降低实景图即训练数据采集和标注成本的。