adminchat/td5_router

TD5 Router – User Query Classification

Ce modèle a été entraîné dans le cadre du TD5 de NLP (ESGI).
Il a pour objectif de router une requête utilisateur vers l’un des deux services :

• send_message → quand l’utilisateur veut envoyer un message à un professeur
• ask_RAG → quand l’utilisateur pose une question sur un cours (Question Answering / RAG)

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📊 Données

Dataset : question_classif.csv

• Colonne question : la requête de l’utilisateur
• Colonne label : 0 ou 1
  • send_message
  • ask_RAG

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🏋️‍♂️ Entraînement

• Modèle de base : distilbert-base-uncased
• Fine-tuning avec 🤗 Transformers Trainer
• Paramètres :
  • epochs : 3
  • learning_rate : 2e-5
  • batch_size : 16 (train) / 32 (eval)
  • seed : 42

Résultats obtenus :

• Accuracy (test) : 1.0
• Loss (test) : ≈ 0.31

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🚀 Utilisation

from transformers import pipeline

clf = pipeline("text-classification", model="adminchat/td5_router")

print(clf("Ask the python teacher when is the next class?"))
# → send_message

print(clf("Does the React course cover the use of hooks?"))
# → ask_RAG