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(gè)數(shù)據(jù)框列和輸出值映射如下。如果分?jǐn)?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(dòng)/幫助。
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元芳怎么了
TA貢獻(xiàn)1798條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
定義一個(gè)函數(shù)，它返回一個(gè)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(gè)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(gè) 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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