Costruirò un modello di NLP per analisi del sentiment e classificazione del testo
"Ingegnere di Machine Learning, Classificazione delle Immagini, NLP, Python
Informazioni su questo servizio
Hai dati testuali che devono essere automaticamente classificati?
Costruirò un modello AI personalizzato che legge i tuoi testi e li classifica nelle categorie di cui hai bisogno, come ticket di supporto, email, recensioni, risposte a sondaggi o qualsiasi altro testo.
Specializzato in analisi del sentiment, categorizzazione delle email e classificazione del feedback dei clienti usando DistilBERT e Python.
Tu mi invii i tuoi dati testuali etichettati, io creo e consegno un modello funzionante addestrato specificamente sui tuoi dati. Non serve alcuna conoscenza tecnica da parte tua.
Ciò che ottieni:
- Modello di classificazione testuale personalizzato addestrato sui tuoi dati esatti
- Rapporto di accuratezza chiaro che mostra quanto funziona bene
- Codice Python pulito che puoi riutilizzare
- 1 revisione inclusa
Ciò di cui ho bisogno da te:
- I tuoi dati testuali con etichette
- Le categorie in cui vuoi classificare
Scrivimi prima se non sei sicuro, ti dirò onestamente se il tuo progetto è adatto.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
Colab
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FAQ
Traduzione automatica.
In quale formato dovrebbe essere il mio dataset di testo?
Il formato CSV funziona meglio con una colonna di testo e una colonna di etichette. Ad esempio, una colonna di recensioni e una di sentiment con etichette positive o negative.
Quanti dati servono?
È consigliabile avere almeno 500-1000 esempi etichettati per ottenere buoni risultati. Più dati ci sono, generalmente, migliore sarà la precisione.
