工单的零样本分类
某公司每天会收到数百条客服工单，内容涉及账单问题、技术故障和账号管理等。人工分类既低效又费时。现在请您使用零样本分类模型，在无需自定义训练分类器的情况下，自动为新到的工单消息归类。
本练习是课程的一部分
Python 中的自然语言处理（NLP）
练习说明
- 使用模型
"MoritzLaurer/DeBERTa-v3-base-mnli-fever-anli"创建一个零样本classifierpipeline。 - 使用它将
ticket_text分类为candidate_labels中列出的某一类别。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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'])