Text Classification

Модель построена на базе и обучена на наборе данных MultiNLI. Модель поддерживает 9 языков (ru, de, en, es, fr, it, nl, pl, pt)

Возможности

Модель позволяет классифицировать текст без обучения и может работать в режиме Multiclass-классификации или в режиме Multi-label.

Multiclass classification (многоклассовая классификация) - частный случай задачи классификации, при которой требуется классифицировать объекты в более чем один из двух классов.

Multi-label classification (многотемная классификация) - один из видов задач классификации, где каждому примеру необходимо присвоить сразу несколько меток принадлежности к определенному классу.

Примеры бизнес-сценариев

1. Сортировка документов по папкам и категориям
2. Распределение обращений пользователей по исполнителям
3. Классификация обращений по типу обращения
4. Классификация текстового контента по категориям на основе содержания

Специфика

Любые пожелания и требования по доработке сервиса под вашу конкретную бизнес-задачу (на базе ваших данных) приветствуются.

Пример взаимодействия

После того как вы запустили модель, получили адрес и создали API-токен для запросов, можно начать делать запросы на классификацию.

Форма запроса:

{
  "instances": [
{ "text": "Текст для классификации", 
  "label": ["Класс 1", "Класс 2"], // Список классов через запятую 
  "multilabel": false // Флаг для Multi-Label классификации }
  ]
}

Форма ответа:

{
  "predictions":
{ "sequence": "Текст для классификации", "labels": ["Класс 1", "Класс 2"], "scores": [0.6, 0.2] }
}

Пример запроса на Python:

import requests

BASE_URL = "https://mlspace.aicloud.sbercloud.ru/deployments/<region>/<deploy_name>/v1/models/<deploy_name>:predict"

res = requests.post(BASE_URL,
    json={"instances":[
{ "text": "Жителям северных территорий Хабаровского края предоставят субсидии на развитие оленеводства, сообщили в пресс-службе правительства региона", "label": ["новости","документы"], "multilabel": False }
]},
    headers=
{ "x-workspace-id": "<your_workspace_id>", "content-type":"application/json", "x-api-key":"<your_api_key>" }
)

Подключение

Для работы с сервисом необходимо нажать кнопку Создать деплой и выбрать параметры инфраструктуры (Подробнее о параметрах, о тарификации). К деплою можно отправлять запросы на хост + для целевого использования модели. REST API сервиса использует протокол HTTP для отправки данных и ответы в формате JSON. HTTP-запросы можно исполнить из консоли с помощью инструмента командной строки curl {+}.

Инструкция отправка HTTP-запросов к сервису доступна по ссылке.