サポートチケットのゼロショット分類
ある会社では、請求の不具合、技術的な問題、アカウント管理など、さまざまな内容のサポートチケットが毎日何百件も届きます。これを手作業で仕分けるのは非効率です。あなたは、カスタム学習済みの分類器を用意しなくても、着信するチケットメッセージを自動で分類できるゼロショット分類モデルを使うよう依頼されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ自然言語処理（NLP）
演習の手順
"MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli"モデルを使って、ゼロショットのclassifierパイプラインを作成します。- そのパイプラインを使って、
ticket_textをcandidate_labelsに列挙されたいずれかのカテゴリに分類します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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'])