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亚马逊云_武汉服务器_哪个好

来源:胜利云 发布时间:2021-06-10 05:42 标签:服务器亚马逊哪个武汉
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在我上一篇关于图像再培训的博文中,提出了一个文本再培训的数据结构问题。我已经回答了这个问题,但我认为写一篇关于这个问题的博文也是有意义的。所以我决定写一个小系列,至少多写一篇博文。

对于文本再培训,我将使用Twitter情绪分析数据,对积极和消极的句子进行分类。sapleonardo训练机器学习模型,bi大数据分析,它可以被文本分类服务部署和使用。这里有一个例子:

大部分的程序都类似于图像再训练,大数据风控,所以我会参考它,更详细地描述不同之处。

你需要什么?

SAP云平台试用账户。邮递员文字再培训邮递员集迷你Twitter情感分析训练语料库(数据集)创建培训数据的脚本:SAP Leonardo Machine Learning Twitter情绪分析数据集

请看图像再培训的步骤1,信息大数据,以创建SCP试用帐户和服务密钥:

注意:文本再培训API URL和文本分类器URL不是图像再培训API URL和图像分类URL重要的。

别像我那样搞砸了。:迷惑脸:

与第二步在图像再训练时的步骤相同。

如果你已经有了存储,只需再次运行POST即可获得endpoint、accessKey和secretKey。

创建训练数据需要以下步骤:

下载Twitter情绪分析训练语料库(Dataset)运行脚本(需要)节点.js):SAP Leonardo Machine Learning Twitter情绪分析数据集

脚本创建了一个具有以下结构的情绪\u 100.zip文件(另请参阅SAP Help–Uploading Data):

查看图像重新训练的步骤4并运行此操作以上载情绪数据集:

上载训练数据后,主机,开始邮递员的培训

培训

作业

你可以检查,作业是否成功完成,状态是否成功

这花了将近一个小时,但我用了30多万条情感(情感5)进行培训

记录

如果失败或成功,下载作业日志:

示例:

模型必须在成功培训后部署。

部署模型

一段时间后,模型可用于文本分类。

对于我的第一次测试,大数据如何处理,我使用了Witalij Rudnicki的推文:

https://twitter.com/Sygyzmundovych/status/1061608300490440704

文本分类

这里是结果对于这条88.4%的正面微博:

我不想用一句负面的话来结束这篇博文,但你可以在我的邮递员收藏中找到一句。

玩得开心:傻瓜脸:

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