Je vous aiderai avec la classification des phrases PNL

Classification de phrases utilisant des modèles de langage pré-entraînés et l'apprentissage par transfert.

Atteignez une précision plus élevée avec moins de données

Plus de 90 % de précision pour deux classes et 100 exemples.

Plus d'exemples sont meilleurs (> 50 par classe)

 Formation plus rapide

Pour les personnes non initiées au sujet, puisque nous parlons de classificateurs, nous sommes dans le domaine de l'apprentissage supervisé en machine learning. Ce qui signifie que nous avons besoin d'un jeu de données étiqueté pour entraîner un tel modèle.

Le jeu de données étiqueté pourrait être une liste de messages avec une étiquette (spam ou non spam pour chaque message).

Ou une analyse de sentiment de critiques de films, musique, produits, étiquetées comme positive/négative/neutre ou par catégories comme ambiance, offres, service, sécurité, confort.

Ou une catégorisation de documents techniques, spécifications classés en documentation de processeur, ordinateur, routeur wifi ou meubles, éclairage, jardinage, salle de bain, extérieur. Le modèle de travail peut être configuré dans Google Colab ou en tant qu'application Streamlit qui lit du texte ou des documents et retourne des classifications ou s'exécute localement avec un notebook jupyter.