Klasyfikacja zero-shot zgłoszeń do pomocy technicznej
Firma codziennie otrzymuje setki zgłoszeń do działu wsparcia – dotyczą one między innymi problemów z rozliczeniami, kwestii technicznych i zarządzania kontem. Ręczne sortowanie tych zgłoszeń jest nieefektywne. Twoim zadaniem jest wykorzystanie modelu klasyfikacji zero-shot do automatycznego kategoryzowania przychodzących wiadomości bez konieczności trenowania własnego klasyfikatora.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz potok
classifierdo klasyfikacji zero-shot, korzystając z modelu"MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli". - Użyj go, aby przypisać
ticket_textdo jednej z kategorii wymienionych wcandidate_labels.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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'])