เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Zero-shot classification สำหรับ support ticket

บริษัทแห่งหนึ่งได้รับ support ticket หลายร้อยรายการต่อวัน ครอบคลุมหัวข้อต่าง ๆ เช่น ปัญหาการเรียกเก็บเงิน ปัญหาทางเทคนิค และการจัดการบัญชี การจัดหมวดหมู่ ticket เหล่านี้ด้วยตนเองนั้นไม่มีประสิทธิภาพ คุณได้รับมอบหมายให้ใช้โมเดล zero-shot classification เพื่อจัดหมวดหมู่ข้อความ ticket ที่เข้ามาโดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องฝึก classifier แบบกำหนดเอง

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง pipeline classifier แบบ zero-shot โดยใช้โมเดล "MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli"
  • ใช้ pipeline นี้จำแนก ticket_text ออกเป็นหนึ่งในหมวดหมู่ที่ระบุไว้ใน candidate_labels

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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'])
แก้ไขและรันโค้ด