qanastek/XLMRoberta-Alexa-Intents-Classification
qanastek
Clasificación de texto
Este modelo XLMRoberta-Alexa-Intents-Classification se utiliza para la clasificación de intents de Alexa. Está finamente ajustado en MASSIVE, un conjunto de datos paralelo con más de 1 millón de enunciados en 51 idiomas diferentes. Este modelo puede predecir una amplia gama de intents y está pensado para tareas de comprensión del lenguaje natural, incluyendo la predicción de intents y la anotación de slots. El modelo utiliza PyTorch y Transformers de Hugging Face.
Como usar
requires transformers: pip install transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TextClassificationPipeline
model_name = 'qanastek/XLMRoberta-Alexa-Intents-Classification'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
classifier = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer)
res = classifier("réveille-moi à neuf heures du matin le vendredi")
print(res)```
Outputs:
[{'label': 'alarm_set', 'score': 0.9998375177383423}]
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- Clasificación de intents
- Comprensión del lenguaje natural
- Clasificación multi-clase
Casos de uso
- Clasificación de intents de asistentes de voz inteligentes
- Interacciones de asistente de voz general de disparo único
- Predicción de intents y anotación de slots