تخيل أنك تقوم ببناء مساعد افتراضي لفريق خدمة العملاء. تريد إنشاء برنامج يمكنه تحليل شكاوى العملاء وإنشاء استجابة بناءً على خطورة المشكلة.
فيما يلي مثال لمقتطف كود Go الذي يستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف مدى خطورة شكوى العميل:
```
الحزمة الرئيسية
يستورد (
"إف إم تي"
"github.com/jbrukh/bayesian"
)
الوظيفة الرئيسية () {
// إنشاء مصنف جديد
المصنف := bayesian.NewClassifier(bayesian.Config{
غير صفرية: 0.5،
})
// تدريب المصنف باستخدام بيانات المثال
// المعلمة الأولى هي الوثيقة، والثانية هي الفئة
classifier.Learn([]string{"وصل المنتج تالفًا"}، "عالٍ")
classifier.Learn([]string{"المنتج لا يعمل كما هو متوقع"}, "medium")
classifier.Learn([]string{"لدي سؤال حول طلبي"}, "منخفض")
// تصنيف مستند جديد
النتائج، على الأرجح، _ := classifier.LogScores([]string{"المنتج يفتقد أحد المكونات"})
fmt.Println (النتائج، على الأرجح)
}
```
في هذا المثال، نستخدم الحزمة الافتراضية لتدريب المصنف باستخدام أمثلة لشكاوى العملاء ومستويات الخطورة المقابلة لها (عالية ومتوسطة ومنخفضة). يقوم البرنامج بعد ذلك بتحليل شكوى العميل الجديد والتنبؤ بمستوى خطورتها بناءً على المصنف المُدرب.
يمكن أن يكون هذا النوع من البرامج مفيدًا جدًا لفرق خدمة العملاء، حيث سيسمح لهم بتصنيف شكاوى العملاء وتحديد أولوياتها بسرعة بناءً على مستوى خطورتها.
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}