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新闻资讯自动分类
【文本分类】适用于新闻标签分类、电商评论分类、兴趣画像匹配等文本分类场景
第一步:创建模型
第二步:准备数据
第三步:训练模型
第四步:部署应用
场景价值
信息爆炸的今天,个性化新闻分类技术已经变成了许多新闻网站和App的关键技术。将新闻信息根据用户喜好进行分类和推送,不只可以减轻信息过载的问题,还可以提升用户的新闻阅读体验,提高用户粘性和留存率。 除此之外,文本分类技术还能用于其他的分类场景:医院将病人的信息导向各个科室,实现智能分诊台;商家将自己的商品迅速分类,实现智能交易;公司收到用户的评论,迅速分类问题种类,方便改进服务等等。
第一步:创建模型
创建模型
完善模型信息
填写模型名称(本次实操模型名称为:新闻资讯自动分类),企业开发者请选择公司并填写公司全称,完善行业和应用场景,补充邮箱、联系方式及功能描述,最后点击完成即可成功创建模型
第二步:准备数据
准备数据
创建数据集
完成创建模型后,如图点击“创建”并填写数据集名称后点击“完成”
导入数据集
点击导入,选择有标注信息,本地导入,上传Excel文件,并上传下载好的数据集。
标注数据
本数据集已完成标注,可以直接进行训练
数据集链接
点击查看详情进行下载 查看详情
第三步:训练模型
训练模型
训练配置
选择公有云部署方式,常规训练,根据自身诉求选择算法(例如高性能“/添加上传后的"新闻资讯自动分类"数据集,训练环境配置(P4卡免费)
开始训练
点击开始训练,请保持网络畅通,可设置短信提示,本次训练预计30分钟
第四步:部署应用
部署应用
部署流程
训练成功后,选择申请发布/服务名称和接口地址可以自行填写,然后点击提交申请/点击左侧菜单栏-公有云服务,等待发布,等待几分钟刷新即可。
模型校验
上传一段新闻资讯文本,完成模型的校验,可以查看到校验精度
部署文档链接
技术能力
语音技术
文字识别
人脸与人体
图像技术
语言与知识
视频技术
AR与VR
数据智能
场景方案
部署方案
行业应用
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