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Nachdem wir ein leistungsstarkes Natural Language Processing (NLP)-Modell namens "SentenceTransformers" erfolgreich auf Schwedisch erweitert hatten, beschlossen wir, mit einem weiteren spannenden Projekt fortzufahren, das darauf abzielte, den Absichtstrainingsprozess durch Gruppierung ähnlicher Sätze halb zu automatisieren.

Wissen Sie, dass nicht jeder Satz für den Lernprozess nützlich ist? Es gibt Informationen, die wir nicht wollen, dass Ebbot sich speichert, wie Telefonnummern, E-Mails und Spam-Nachrichten. Aus diesem Grund haben wir uns entschieden, ein Machine Learning (ML)-Modell zu erstellen, um Nachrichten als Spam oder nicht als Spam zu klassifizieren, um unnötige Daten herauszufiltern. 

Basierend auf der Veröffentlichung von UKPLab haben wir die englischen SentenceTransformers auf ein schwedisches Modell mit dem Ted2020-Datensatz für parallele Sätze erweitert und eine Genauigkeit von 95,6 % erreicht.

In diesem Blog teilt das NLP-Team von Hello Ebbot alle Open-Source-Ressourcen (einschließlich Modelle, Tools und Datensätze), die wir speziell für Schwedisch gefunden haben – die Sprache, die unser Kollege Ebbot hauptsächlich spricht.