Ik help je met NLP-zinclassificatie

Zinnenclassificatie met behulp van vooraf getrainde taalmodellen en transfer learning.

Bereik hogere nauwkeurigheid met minder data

Meer dan 90% nauwkeurigheid voor twee klassen en 100 voorbeelden.

Meer voorbeelden zijn beter (> 50 per klasse)

 Snellere training

Voor mensen die niet vertrouwd zijn met het onderwerp: aangezien we het hebben over classifiers, bevinden we ons in het domein van supervised-learning binnen machine learning. Dit betekent dat we een gelabelde dataset nodig hebben om zo'n model te trainen.

De gelabelde dataset kan een lijst zijn van berichten met labels (spam of niet spam voor elk bericht).

Of sentimentanalyse van film-, muziek- of productreviews gelabeld als positief/negatief/neutraal of ingedeeld in categorieën zoals sfeer, aanbiedingen, service, beveiliging, comfort.

Of categorisering van technische documenten, specificaties ingedeeld in processor-documentatie, computer, wifi-router of meubels, verlichting, tuinieren, badkamer, buiten. Het werkende model kan worden opgezet in Google Colab of als Streamlit-app die tekst of documenten leest en classificaties teruggeeft, of lokaal uitgevoerd met een jupyter notebook.