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Classification zero-shot des tickets de support

Une entreprise reçoit des centaines de tickets de support chaque jour, couvrant des sujets comme les problèmes de facturation, les incidents techniques et la gestion de compte. Trier ces tickets manuellement n’est pas efficace. On vous demande d’utiliser un modèle de classification zero-shot pour catégoriser automatiquement les messages entrants, sans avoir besoin d’un classifieur entraîné sur mesure.

Cet exercice fait partie du cours

Natural Language Processing (NLP) in Python

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Instructions

  • Créez un pipeline classifier de type zero-shot en utilisant le modèle "MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli".
  • Utilisez-le pour classer ticket_text dans l’une des catégories listées dans candidate_labels.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

from transformers import pipeline

# Initialize the zero-shot classifier
classifier = ____

ticket_text = "I was charged twice for my subscription this month. Can you please refund the extra charge?"
candidate_labels = ["Billing", "Technical Issue", "Account Access"]

# Classify the ticket
result = ____

print(result['labels'])
print(result['scores'])
Modifier et exécuter le code