Un'azienda desidera che un modello ML analizzi le recensioni dei social media e le etichetti come neutre, positive o negative. Quale approccio di modellazione è appropriato per questo requisito?
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Risposta corretta: Classificazione.
Perché questa è la risposta
La classificazione è l'approccio di modellazione più appropriato perché l'obiettivo è assegnare una delle categorie predefinite (neutro, positivo, negativo) a ciascuna recensione. Questo è un classico problema di classificazione del testo, dove il modello impara a mappare il testo di input a una classe di output specifica. La generazione a risposta aperta creerebbe nuovo testo, il riepilogo del testo condenserebbe il contenuto e la traduzione automatica convertirebbe il testo in un'altra lingua, nessuno dei quali soddisfa il requisito di etichettatura delle recensioni.
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