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Je construirai des applications web Python pour la classification de texte en apprentissage automatique avec Streamlit
Ingénieur IA appliquée
Je suis un ingénieur en IA appliquée, axé sur les applications pratiques de l’IA et les solutions d’apprentissage automatique.
En utilisant Python, scikit-learn et Streamlit, je conçois des modèles p...
À propos de ce service
Besoin d'une application web pour classer du texte ?
Je développe des applications de classification de texte avec Python, Streamlit et scikit-learn, en faisant de l'analyse des sentiments l'un des cas d'utilisation principaux.
Ce que l'application peut faire
- Classer un texte individuel et retourner une étiquette prédite.
- Traiter des fichiers CSV en sélectionnant la colonne de texte (Standard/ Premium).
- Fournir des prédictions téléchargeables et des graphiques récapitulatifs (Premium).
- Prédire des étiquettes prédéfinies plutôt que de générer des réponses ouvertes.
Projet d'exemple : une application de sentiment sur les réseaux sociaux qui classe le texte en Positif, Neutre ou Négatif.
Options de forfait
Basic utilise un modèle de sentiment déjà entraîné pour des entrées de texte individuelles uniquement ; il n'est pas réentraîné sur vos données. Standard entraîne un seul classificateur de texte à partir d'un jeu de données étiqueté et prend en charge les prédictions individuelles et en lot CSV. Premium ajoute la comparaison de jusqu'à 2 modèles, l'ajustement et un tableau de bord des résultats.
Avant de commander
Indiquez votre objectif, un échantillon de texte, les étiquettes attendues et un jeu de données étiqueté pour un entraînement personnalisé. Je confirmerai la portée avant de commencer.
Note : Les résultats dépendent de la qualité des données et du domaine du texte ; une précision spécifique n'est pas garantie. L'hébergement, l'authentification, les bases de données, les systèmes de paiement et les intégrations complexes sont exclus. Classement basé sur LLM
Expertise:
Classification
•
Analyse des sentiments
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
Colab
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Veuillez partager votre objectif de projet, un échantillon de texte, les étiquettes attendues et tout jeu de données pertinent. La formation d’un modèle personnalisé nécessite un jeu de données étiqueté approprié. Je confirmerai la portée avant de commencer.
Quels types de texte votre application peut-elle classifier ?
L’application peut prendre en charge l’analyse de sentiment et des tâches de classification de texte adaptées, telles que l’attribution de catégories prédéfinies au texte. La faisabilité dépend de vos exigences, des données et du forfait choisi.
Qu'est-ce qui est inclus dans le forfait de base ?
Basic utilise un modèle de sentiment existant adapté pour les entrées de texte individuelles. Il comprend l’interface Streamlit, les prédictions de sentiment, le code source et les instructions de configuration. La formation d’un modèle personnalisé et l’analyse par lot CSV sont exclues.
Pouvez-vous entraîner un modèle avec mon propre dataset ?
Oui. Standard et Premium incluent la formation d’un classificateur de texte personnalisé à partir d’un ensemble de données étiqueté approprié. L’ensemble de données doit contenir des exemples de texte et leurs étiquettes correspondantes.
Puis-je télécharger un fichier CSV et analyser plusieurs enregistrements de texte ?
Oui. Standard et Premium prennent en charge les téléchargements CSV, la sélection de la colonne texte, les prédictions par lot, les aperçus de résultats et les prédictions téléchargeables. La taille du fichier et l’adéquation du jeu de données doivent rester dans la portée convenue.
Quelle est la différence entre Standard et Premium ?
Standard inclut un classificateur de texte entraîné et l’analyse par lot CSV. Premium ajoute la comparaison de jusqu’à deux modèles, l’ajustement du modèle sélectionné et un tableau de bord avec graphiques et statistiques récapitulatives.
Pouvez-vous garantir une précision spécifique ?
Non. Les résultats dépendent de la qualité des données, de la cohérence des étiquettes, du domaine du texte et de l’aptitude du modèle. J’évaluerai le modèle à l’aide de métriques appropriées lorsque la formation du modèle est incluse.
Allez-vous héberger l’application en ligne ?
L’hébergement et le déploiement dans le cloud ne sont pas inclus dans les forfaits standard. Le livrable est une application Streamlit avec le code source et les instructions pour l’exécuter localement.
Construisez-vous des chatbots LLM ou ajoutez-vous l’authentification et des bases de données ?
Ces fonctionnalités ne font pas partie du périmètre standard. La classification basée sur LLM peut être discutée séparément, mais la faisabilité, les exigences du prestataire et les coûts potentiels de l’API doivent être confirmés avant d’accepter le projet.
