Clasificare zero-shot a tichetelor de suport
O companie primește zilnic sute de tichete de suport, acoperind subiecte precum probleme de facturare, dificultăți tehnice și gestionarea conturilor. Sortarea manuală a acestor tichete este ineficientă. Ți s-a cerut să folosești un model de clasificare zero-shot pentru a categoriza automat mesajele primite, fără a fi nevoie de un clasificator antrenat special.
Acest exercițiu face parte din cursul
Procesarea Limbajului Natural (NLP) în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un pipeline de clasificare zero-shot numit
classifier, folosind modelul"MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli". - Folosește-l pentru a clasifica
ticket_textîn una dintre categoriile dincandidate_labels.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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'])