本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準(zhǔn)確性、真實性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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智能推薦：下面我們使用標(biāo)簽標(biāo)注的方法來過濾掉由哪個樣本的標(biāo)注樣本到哪個樣本上，這個方法有可能會發(fā)生變化。在訓(xùn)練過程中，可以使用標(biāo)簽對樣本進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注，把標(biāo)簽標(biāo)簽分配到不同的樣本。另外，我們還可以使用標(biāo)簽過濾一個在線預(yù)測樣本。首先，我們通過模型訓(xùn)練了一個在線預(yù)測模型，該方法的主要目的是確保模型預(yù)測的正確性和有效性。這樣模型可以降低人工標(biāo)注的成本。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點擊查看
