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सपोर्ट टिकट्स की ज़ीरो-शॉट क्लासिफिकेशन

एक कंपनी को रोज़ सैकड़ों सपोर्ट टिकट्स आते हैं, जिनमें बिलिंग से जुड़ी समस्याएँ, टेक्निकल इश्यूज़, और अकाउंट मैनेजमेंट जैसे टॉपिक्स होते हैं. इन टिकट्स को मैन्युअली छाँटना अकार्यक्षम है. आपसे कहा गया है कि आप एक ज़ीरो-शॉट क्लासिफिकेशन मॉडल का उपयोग करके आने वाले टिकट मैसेजेस को बिना किसी कस्टम-ट्रेंड क्लासिफायर के अपने-आप कैटिगरीज़ में बाँटें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Natural Language Processing (NLP)

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • "MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli" मॉडल का उपयोग करके एक ज़ीरो-शॉट classifier पाइपलाइन बनाएँ.
  • इसका उपयोग करके ticket_text को candidate_labels में दी गई कैटेगरीज़ में से किसी एक में क्लासिफाई करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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'])
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