Text classification
Описание
Сервис построен на базе и обучен на наборе данных MultiNLI. Модель поддерживает 9 языков (ru, de, en, es, fr, it, nl, pl, pt)
Возможности
Сервис 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
Сортировка документов по папкам и категориям.
Распределение обращений пользователей по исполнителям.
Классификация обращений по типу обращения.
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.
{
"instances": [
{
"text": "Текст для классификации",
"label": ["Класс 1", "Класс 2"], // Список классов через запятую
"multilabel": false // Флаг для Multi-Label классификации
}
]
}
{
"predictions":{
"sequence": "Текст для классификации",
"labels": ["Класс 1", "Класс 2"],
"scores": [0.6, 0.2]
}
}
import requests
BASE_URL = "https://mlspace.ai.cloud.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>"
})
для Dev & Test