public static void PredictComment()
{
// <SnippetLoadModel>
ITransformer loadedModel = _mlContext.Model.Load(_modelPath, out var modelInputSchema);
// </SnippetLoadModel>
// <SnippetAddTestIssue>
// Correct Type: 5
BankCustomerMessage sample = new BankCustomerMessage()
{
Contents = "Felipe. Buenas tardes. Te comento que revisando mi estado de cuenta me encuentro que nuevamente se cargo el valor duplicado correspondiente a un seguro por "
};
// </SnippetAddTestIssue>
//Predict label for single hard-coded issue
// <SnippetCreatePredictionEngine>
_predEngine = _mlContext.Model.CreatePredictionEngine <BankCustomerMessage, BankMessageTypePrediction>(loadedModel);
// </SnippetCreatePredictionEngine>
// <SnippetPredictIssue>
var prediction = _predEngine.Predict(sample);
// </SnippetPredictIssue>
// <SnippetDisplayResults>
Console.WriteLine($"=============== Single Prediction - Result: {prediction.TypeCode} (7) ===============");
// </SnippetDisplayResults>
}
public static void PredictComment()
{
// <SnippetLoadModel>
ITransformer loadedModel = _mlContext.Model.Load(_modelPath, out var modelInputSchema);
// </SnippetLoadModel>
// <SnippetAddTestIssue>
// Correct Type: 5
BankCustomerMessage sample = new BankCustomerMessage()
{
Contents = "Tengo firmado un documento para que no se me descuente de manera automática desde mi cuenta corriente para cubrir mi linea de sobregiro. Eso lo manejo yo, su banco"
};
// </SnippetAddTestIssue>
//Predict label for single hard-coded issue
// <SnippetCreatePredictionEngine>
_predEngine = _mlContext.Model.CreatePredictionEngine <BankCustomerMessage, BankMessageTypePrediction>(loadedModel);
// </SnippetCreatePredictionEngine>
// <SnippetPredictIssue>
var prediction = _predEngine.Predict(sample);
// </SnippetPredictIssue>
// <SnippetDisplayResults>
Console.WriteLine($"=============== Single Prediction - Result: {prediction.TypeCode} ===============");
// </SnippetDisplayResults>
}
public static IEstimator <ITransformer> BuildAndTrainModel(IDataView trainingDataView, IEstimator <ITransformer> pipeline)
{
// STEP 3: Create the training algorithm/trainer
// Use the multi-class SDCA algorithm to predict the label using features.
// Set the trainer/algorithm and map label to value (original readable state)
// <SnippetAddTrainer>
var trainingPipeline =
pipeline.Append(_mlContext.MulticlassClassification.Trainers.SdcaMaximumEntropy("Label", "ContentsFeaturized"))
.Append(_mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));
// </SnippetAddTrainer>
// STEP 4: Train the model fitting to the DataSet
Console.WriteLine($"=============== Training the model ===============");
// <SnippetTrainModel>
_trainedModel = trainingPipeline.Fit(trainingDataView);
// </SnippetTrainModel>
Console.WriteLine($"=============== Finished Training the model Ending time: {DateTime.Now.ToString()} ===============");
// (OPTIONAL) Try/test a single prediction with the "just-trained model" (Before saving the model)
// Create prediction engine related to the loaded trained model
// <SnippetCreatePredictionEngine1>
_predEngine = _mlContext.Model.CreatePredictionEngine <BankCustomerMessage, BankMessageTypePrediction>(_trainedModel);
// </SnippetCreatePredictionEngine1>
// Original type: 1 (Consulta sobre productos y Servicios / Cuenta Corriente y Servicios)
BankCustomerMessage sample = new BankCustomerMessage();
sample.Contents = "Estimada buenas tardes, porque se generó pago de mínimo tarjeta de crédito este mes si a finales de junio la pagué?";
var prediction = _predEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Prediction just-trained-model - {sample.Contents}\nResult: {prediction.TypeCode} ===============");
// Original type: 5 (Consulta sobre Productos y Servicios / Productos de inversión)
sample.Contents = "Paulina cómo estás? Por favor me puedes transferir 350.000 a FFMM? muchas gracias!!";
prediction = _predEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Prediction just-trained-model - {sample.Contents}\nResult: {prediction.TypeCode} ===============");
// Original type: 6 (Consulta sobre Productos y Servicios / otros productos y servicio)
sample.Contents = "Jasna, buenas tardes. Agradeceré su apoyo para indicar como desbloquear tarjeta de coordenadas desde el extranjero. No la pude utilizar porque intenté tres veces y aunque estoy seguro que estaba ingresando las coordenadas correctas, se bloqueo por intento. Si quiere contactarse conmigo, tiene que ser por whatsapp al número +52 5548845595 Muchas gracias.";
prediction = _predEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Prediction just-trained-model - {sample.Contents}\nResult: {prediction.TypeCode} ===============");
// Original type: 7 Reclamo (problema con un producto) / Cuenta Corriente y Servicios
sample.Contents = "Tengo firmado un documento para que no se me descuente de manera automática desde mi cuenta corriente para cubrir mi linea de sobregiro. Eso lo manejo yo, su banco siempre incurre en el mismo error. Cuántas veces hay que recordarlo??? Necesito se solucione y que de claro este tema a la brevedad. Gracias";
prediction = _predEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Prediction just-trained-model - {sample.Contents}\nResult: {prediction.TypeCode} ===============");
// <SnippetReturnModel>
return(trainingPipeline);
// </SnippetReturnModel>
}
public static IEstimator <ITransformer> BuildAndTrainModel(IDataView trainingDataView, IEstimator <ITransformer> pipeline)
{
// STEP 3: Create the training algorithm/trainer
// Use the multi-class SDCA algorithm to predict the label using features.
// Set the trainer/algorithm and map label to value (original readable state)
// <SnippetAddTrainer>
var trainingPipeline =
pipeline.Append(_mlContext.MulticlassClassification.Trainers.SdcaMaximumEntropy("Label", "ContentsFeaturized"))
.Append(_mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));
// </SnippetAddTrainer>
// STEP 4: Train the model fitting to the DataSet
Console.WriteLine($"=============== Training the model ===============");
// <SnippetTrainModel>
_trainedModel = trainingPipeline.Fit(trainingDataView);
// </SnippetTrainModel>
Console.WriteLine($"=============== Finished Training the model Ending time: {DateTime.Now.ToString()} ===============");
// (OPTIONAL) Try/test a single prediction with the "just-trained model" (Before saving the model)
// Create prediction engine related to the loaded trained model
// <SnippetCreatePredictionEngine1>
_predEngine = _mlContext.Model.CreatePredictionEngine <BankCustomerMessage, BankMessageTypePrediction>(_trainedModel);
// </SnippetCreatePredictionEngine1>
// Original subtype: 24 (Solicitar transferencia (mismo banco/ otros bancos)
BankCustomerMessage sample = new BankCustomerMessage();
sample.Contents = "Necesito transferir Urgente me encuentro fuera de Chile y debo transferir dinero para el Conservador de Bienes Raices por un valor de $11.400 Debo enviar un correo";
var prediction = _predEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Prediction just-trained-model - {sample.Contents}\nResult: {prediction.TypeCode} (24) ===============");
// Original type: 14 (Solicitar Tarjeta Débito adicional / para tercera persona)
sample.Contents = "Hola Grace. Necesito solicitar tarjetas adicionales de mi redcompra. Como lo hago?";
prediction = _predEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Prediction just-trained-model - {sample.Contents}\nResult: {prediction.TypeCode} (14) ===============");
// Original type: 30 (Solicitar información general cuenta corriente)
sample.Contents = "Hola Lydia estoy con deuda en línea de crédito y tarjeta de crédito. Que tiene más intereses. Cuál deuda es mejor saldar antes. Saludos muchas gracias ";
prediction = _predEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Prediction just-trained-model - {sample.Contents}\nResult: {prediction.TypeCode} (30) ===============");
// Original type: 7 (Solicitar cartola de movimientos de Cuenta corriente)
sample.Contents = "Hola Gabriela, a qué corresponde el cargo del 12 de septiembre a nombre de P.A.C. ZENIT SEGUROS GRALES SA-FRAUDE por $ 4.016 ? Tengo entendido que no he tomado un ";
prediction = _predEngine.Predict(sample);
Console.WriteLine($"Prediction just-trained-model - {sample.Contents}\nResult: {prediction.TypeCode} (7) ===============");
// <SnippetReturnModel>
return(trainingPipeline);
// </SnippetReturnModel>
}