distilbert-complaints-productオープンソース金融苦情分類モデル

Distilbert Complaints Product

Kayvaneによって開発

DistilBERTベースの金融苦情分類モデルで、18種類の苦情タイプを識別できます。

ダウンロード数 14

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはCFPB消費者苦情データセットを使って学習され、金融顧客の苦情テキストを自動分類するために使用され、コンタクトセンターの自動化プロセスをサポートします。

軽量級アーキテクチャ

DistilBERTアーキテクチャをベースに、性能を維持しながら計算リソースの必要量を削減します。

多クラス分類

18種類の異なる金融苦情タイプの正確な分類をサポートします。

エンドツーエンド統合

AWSクラウドサービスとシームレスに統合するように設計され、完全なコンタクトセンター自動化プロセスをサポートします。

金融苦情分類

テキスト分類

自然言語処理

顧客サービス自動化

苦情自動ルーティング

顧客の苦情を自動分類し、該当する処理部門にルーティングします。

カスタマーサービスの効率を向上させ、手動分類の時間を削減します。

苦情分析ダッシュボード

管理層に苦情タイプの分布の可視化分析を提供します。

一般的な問題を特定し、サービス品質を改善するのに役立ちます。

このモデルは、CFBP データセットから学習され、HuggingFace Datasetsライブラリでも利用可能です。このモデルは、提供されたテキストに基づいて金融苦情のタイプを予測します。

このモデルは、コンタクトセンター自動化に焦点を当てたE2E機械学習プロジェクトのデモンストレーションの一部として使用されます。

DistilBertテキスト分類モデルで、金融顧客の苦情の性質を判断するために18の可能なクラスがあります。

このモデルは、コンタクトセンター自動化に焦点を当てたE2E機械学習プロジェクトのデモンストレーションの一部として使用されます。

インフラストラクチャ: Terraform
ML Ops: HuggingFace (Datasets, Hub, Transformers)
Mlの説明可能性: SHAP
クラウド: AWS
- モデルホスティング: Lambda
- DBバックエンド: DynamoDB
- オーケストレーション: Step-Functions
- UIホスティング: EC2
- ルーティング: API Gateway
UI: Budibase