Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Giải thích dự đoán phân tích cảm xúc

Bạn được cung cấp một model phân loại đánh giá sản phẩm là mang cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực. Nhiệm vụ của bạn là dùng LIME để xác định những từ trong text_instance tác động nhiều nhất đến dự đoán của mô hình.

Hàm model_predict để xử lý văn bản đầu vào đã được nạp sẵn cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Explainable AI trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo một LIME text explainer tên explainer.
  • Tạo lời giải thích cho dự đoán của mô hình trên text_instance với 5 đặc trưng hàng đầu.
  • Hiển thị các từ đóng góp nhiều nhất và trọng số của chúng ảnh hưởng đến quyết định của mô hình.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã