Zero-shot-classificatie van supporttickets
Een bedrijf ontvangt dagelijks honderden supporttickets, over onderwerpen als factureringsproblemen, technische storingen en accountbeheer. Deze tickets handmatig sorteren is inefficiënt. Jij bent gevraagd een zero-shot-classificatiemodel te gebruiken om binnenkomende ticketberichten automatisch te categoriseren zonder een zelf getrainde classifier nodig te hebben.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Natural Language Processing (NLP) in Python
Oefeninstructies
- Maak een zero-shot
classifier-pipeline met het model"MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli". - Gebruik deze om
ticket_textte classificeren in een van de categorieën incandidate_labels.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
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'])