Intent-classifier-model

轻量模型,秒判客服短句意图,快速路由工单。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 220 🐛 待处理 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 81
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,可自行部署使用,完全免费。

项目预览

Intent-classifier-model 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队iam-veeramalla
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,可自行部署使用,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型mlops,mlops-community,mlops-project,mlops-workflow
GitHub 星标★ 81
上线时间2025-11-28 00:00:00
代码更新2025-12-15
仓库体积48 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

这是一个极简的意图分类模型,专门用于短文本的客户支持场景。它接收用户输入(如“Hi, I need help with my bill”),并输出五类意图之一:greeting(问候)、question(提问)、complaint(投诉)、praise(赞扬)或other(其他)。项目解决了客服系统中快速识别用户意图的基础需求,帮助自动化响应或路由。核心能力包括轻量级模型设计、简单的Python接口、预训练或可微调的模型权重,以及清晰的分类标签。它适合作为对话系统或客服工单处理的预处理组件,强调易用性和低资源消耗,但功能范围有限,仅覆盖基础意图。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 81

技术标签

核心亮点

  • 模型极小,推理快速,适合边缘部署
  • 分类标签针对客服场景设计,实用性强
  • Python接口简洁,易于集成到现有流程

不足之处

  • 仅支持5种意图,覆盖场景有限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 客服工单自动分类与路由
  • 聊天机器人意图识别前置模块
  • 短文本情感倾向快速筛查

替代项目

BERT-base-uncased、DistilBERT、TextBlob

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