Je vais créer un modèle NLP pour l'analyse de sentiment et la classification de texte
Ingénieur en apprentissage automatique, classification d’images, NLP, Python
À propos de ce service
Avez-vous des données textuelles à classer automatiquement ?
Je vais créer un modèle d'IA personnalisé qui lit votre texte et le classe dans les catégories dont vous avez besoin, que ce soit des tickets de support, des e-mails, des avis, des réponses à des enquêtes ou tout autre texte.
Spécialisé en analyse de sentiment, catégorisation d'e-mails et classification de retours clients en utilisant DistilBERT et Python.
Vous m'envoyez vos données textuelles étiquetées, je construis et livre un modèle fonctionnel entraîné spécifiquement sur vos données. Aucune connaissance technique requise de votre côté.
Ce que vous obtenez :
- Un modèle de classification de texte personnalisé entraîné sur vos données exactes
- Un rapport de précision clair montrant ses performances
- Un code Python propre que vous pouvez réutiliser
- 1 révision incluse
Ce dont j'ai besoin de votre part :
- Vos données textuelles avec labels
- Les catégories dans lesquelles vous souhaitez classer
Contactez-moi d'abord si vous n'êtes pas sûr, je vous dirai honnêtement si votre projet est adapté.
Langage de programmation:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Colab
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FAQ
Traduction automatique
Dans quel format doit être mon dataset textuel ?
Le format CSV fonctionne le mieux avec une colonne de texte et une colonne d’étiquettes. Par exemple, une colonne d’avis et une colonne de sentiment avec des étiquettes positives ou négatives.
De combien de données ai-je besoin ?
Un minimum de 500 à 1000 exemples étiquetés est recommandé pour de bons résultats. Plus de données signifient généralement une meilleure précision.
