ПочатиПочніть безкоштовно

Zero-shot класифікація звернень у службу підтримки

Компанія щодня отримує сотні звернень до служби підтримки на теми на кшталт проблем із білінґом, технічних збоїв і керування обліковими записами. Ручне сортування цих звернень неефективне. Вас просять використати модель zero-shot класифікації, щоб автоматично розподіляти нові повідомлення без потреби у спеціально натренованому класифікаторі.

Ця вправа є частиною курсу

Natural Language Processing (NLP) in Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть zero-shot конвеєр classifier, використавши модель "MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli".
  • Застосуйте його, щоб класифікувати ticket_text в одну з категорій, перелічених у candidate_labels.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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'])
Редагувати та запускати код