ÎncepețiÎncepe gratuit

Explicarea predicțiilor de analiză a sentimentelor

Îți este furnizat un model care clasifică recenziile de produse ca exprimând un sentiment pozitiv sau negativ. Sarcina ta este să folosești LIME pentru a identifica ce cuvinte dintr-un text_instance dat influențează cel mai mult predicțiile modelului.

Funcția model_predict pentru procesarea textelor de intrare este preîncărcată pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

AI Explicabil în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un explainer de text LIME numit explainer.
  • Generează o explicație pentru predicția modelului pe text_instance-ul dat, incluzând primele cinci caracteristici.
  • Afișează cuvintele cu cea mai mare contribuție și ponderile lor care influențează decizia modelului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

from lime.lime_text import LimeTextExplainer

text_instance = "Amazing battery life and the camera quality is perfect! I highly recommend this smartphone."

# Create a LIME text explainer
explainer = ____()

# Generate the explanation
exp = explainer.____(____, model_predict, num_features=____)

# Display the explanation
exp.____()
plt.show()
Editează și rulează codul