Ik maak een nlp-model voor sentimentanalyse en tekstclassificatie
Over deze dienst
Heb je tekstgegevens die automatisch gecategoriseerd moeten worden?
Ik bouw een op maat gemaakt AI-model dat je tekst leest en deze classificeert in welke categorie dan ook: support tickets, e-mails, reviews, enquête-antwoorden of andere teksten.
Gespecialiseerd in sentimentanalyse, e-mailcategorisatie en klantfeedbackclassificatie met behulp van DistilBERT en Python.
Je stuurt me je gelabelde tekstgegevens, ik bouw en lever een werkend model dat specifiek op jouw data is getraind. Technische kennis is niet nodig van jouw kant.
Wat je krijgt:
- Op maat gemaakt tekstclassificatiemodel getraind op jouw exacte data
- Duidelijk nauwkeurigheidsrapport dat laat zien hoe goed het werkt
- Schoon Python-code die je opnieuw kunt gebruiken
- 1 revisie inbegrepen
Wat ik van jou nodig heb:
- Jouw tekstgegevens met labels
- Welke categorieën je wilt classificeren
Stuur me eerst een bericht als je twijfelt, ik vertel je eerlijk of jouw project geschikt is.
Programmeertaal:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Colab
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
In welk formaat moet mijn tekstdataset zijn?
CSV-formaat werkt het beste met een tekstkolom en een labelkolom. Bijvoorbeeld een review-kolom en een sentiment-kolom met positieve of negatieve labels.
Hoeveel data heb ik nodig?
Minimaal 500-1000 gelabelde voorbeelden worden aanbevolen voor goede resultaten. Meer data betekent over het algemeen betere nauwkeurigheid.
