Text Classifer ML.Net

情感分析 ML.NET

文本分类是对文本进行智能分类。而且，使用机器学习来自动化这些任务，只会使整个过程变得超级快速和高效。人工智能和机器学习可以说是近年来发展势头最有益的技术。

入门

它只是一个用 3000 行消息集训练的模型。集成阶段是为了使其能够与 Web 应用程序一起工作。目前我们将数据集存储在 .tsv 文件中。因为这与我们选择训练模型的算法配合得很好。

先决条件

Visual Studio Nuget 包：microsoft ML.NET

待办事项

由于推断元组元素名称是 C# 7.1 中的新功能，并且项目的默认语言版本是 C# 7.0，因此需要将语言版本更改为 C# 7.1 或更高版本。为此，请右键单击“解决方案资源管理器”中的项目节点，然后选择“属性”。选择“构建”选项卡，然后选择“高级”按钮。在下拉列表中，选择 C# 7.1（或更高版本）。选择确定按钮。

 Project ->Properties ->Build->Advanced->Language Version->C# 7.1

运行测试

目前它是一个控制台应用程序，因此您只需在控制台窗口中运行它即可获取有关模型的训练、评估和预测的信息。

训练、测试、部署

您只能使用正确的数据集进行一次训练，并且它会以 .Zip 格式保存在应用程序内的数据文件夹中。测试可以说明模型预测结果的准确度 部署是给定测试数据的真正预测阶段

部署

该模型可以用作应用程序内的 Web API 来预测消息的类别

内置

• DatasetKaggle - 用于此模型 V1 的 Kaggle 数据集
• 使用 ML 的 Asp Web 应用程序 - 与 asp.net core Web 应用程序集成的持续 POC

版本控制

使用 30000 条消息训练的次要模型以检测类别 主要模型使用大型数据集训练以检测类别和子类别

作者

• Sojasingarayar Abonia -项目初始化

贡献者-项目创意Fred