interneuronai/customer_feedback_analysis_-_company_x_bart_dataset
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资源简介：
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### Customer Feedback Analysis - Company X
**Description:** Classify customer feedback based on sentiment, topic, and urgency. Prioritize and address customer concerns, improve products and services, and enhance customer satisfaction.
## How to Use
Here is how to use this model to classify text into different categories:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "interneuronai/customer_feedback_analysis_-_company_x_bart"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def classify_text(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512)
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits.argmax(-1)
return predictions.item()
text = "Your text here"
print("Category:", classify_text(text))
提供机构：
interneuronai
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- Customer Feedback Analysis - Company X
数据集描述
- 该数据集用于根据情感、主题和紧急程度对客户反馈进行分类。目的是优先处理和解决客户关注的问题，改进产品和服务，提升客户满意度。
使用方法
- 使用该数据集需要从
transformers库中导入AutoModelForSequenceClassification和AutoTokenizer。 - 模型和标记器的名称是
interneuronai/customer_feedback_analysis_-_company_x_bart。 - 通过定义
classify_text函数来分类文本，该函数接受文本输入，使用标记器处理文本，然后通过模型进行预测，返回预测的类别。 - 示例代码展示了如何使用该函数对输入文本进行分类。
