Text Classifer ML.Net
1.0.0
Классификация текста — это умная классификация текста по категориям. А использование машинного обучения для автоматизации этих задач делает весь процесс сверхбыстрым и эффективным. Искусственный интеллект и машинное обучение, возможно, являются наиболее полезными технологиями, получившими распространение в последнее время.
Это просто модель, обученная набору из 3000 строк сообщений. Этапы интеграции предназначены для того, чтобы все работало с веб-приложениями. На данный момент мы храним набор данных в файлах .tsv. Потому что это хорошо работает с алгоритмом, который мы выбрали для обучения нашей модели.
Пакет Visual Studio Nuget:Microsoft ML.NET
Поскольку выведенные имена элементов кортежа — это новая функция C# 7.1, а языковая версия проекта по умолчанию — C# 7.0, необходимо изменить языковую версию на C# 7.1 или выше. Для этого щелкните правой кнопкой мыши узел проекта в обозревателе решений и выберите «Свойства». Выберите вкладку «Сборка» и нажмите кнопку «Дополнительно». В раскрывающемся списке выберите C# 7.1 (или более позднюю версию). Нажмите кнопку ОК.
Project ->Properties ->Build->Advanced->Language Version->C# 7.1
На данный момент это консольное приложение, поэтому вы можете просто запустить его в окне консоли, чтобы получить информацию о поезде, оценке и прогнозировании модели.
Вы можете тренироваться один раз с нужным набором данных только один раз, и он будет сохранен в формате .Zip в папке данных внутри вашего приложения. Тест может сказать о точной точности результата прогнозирования модели. Развертывание — это этап реального прогнозирования заданных тестовых данных.
Эту модель можно использовать в качестве веб-API внутри вашего приложения для прогнозирования категории сообщения.
Второстепенная модель, обученная на 30 000 сообщений для определения категории. Основная модель, обученная на большом наборе данных для определения категории и подкатегории.
Авторы - Идея проекта Фред
