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從分類器輸出中提取字典值

從分類器輸出中提取字典值

天涯盡頭無女友 2023-06-20 10:46:15
我正在嘗試零鏡頭分類。我得到如下輸出[{'labels': ['rep_appreciation',   'cx_service_appreciation',   'issue_resolved',   'recommend_product',   'callback_realted',   'billing_payment_related',   'disppointed_product'],  'scores': [0.9198898673057556,   0.8672246932983398,   0.79215407371521,   0.6239275336265564,   0.4782547056674957,   0.39024001359939575,   0.010263209231197834],  'sequence': 'Alan Edwards provided me with nothing less the excellent assistance'}以上是數(shù)據(jù)框中一行的輸出我希望最終構(gòu)建一個數(shù)據(jù)框列和輸出值映射如下。如果分數(shù)高于特定閾值,標(biāo)簽為 1s非常感謝任何解決此問題的推動/幫助。
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元芳怎么了

TA貢獻1798條經(jīng)驗 獲得超7個贊

定義一個函數(shù),它返回一個鍵:每行的值字典,鍵是標(biāo)簽,值是基于閾值的 1/0


def get_label_score_dict(row, threshold):

    result_dict = dict()

    for _label, _score in zip(row['labels'], row['scores']):

        if _score > threshold:

            result_dict.update({_label: 1})

        else:

            result_dict.update({_label: 0})

    return result_dict

現(xiàn)在,如果您有一個list_of_rows,其中每一行都采用如上所示的形式,那么您可以使用map函數(shù)為每一行獲取上述字典。一旦你得到它,將它轉(zhuǎn)換成一個 DataFrame。


th = 0.5    #whatever threshold value you want

result = list(map(lambda x: get_label_score_dict(x, th), list_of_rows))

result_df = pd.DataFrame(result)


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反對 回復(fù) 2023-06-20
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