Pacote para auxiliar na geração de métricas para analisar dados conversacionais
Project description
TakeAicHelper
Instanciando a classe
from TakeAicHelper.metrics import Metrics
analyse = Metrics(path=r'C:\Users\base.csv', encoding='utf-8', sep=';', minimunScore=0.6)
analyse.overview()
- Obter e manipular o tamanho da base de entrada (o número de inputs), a quantidade de intenções, a Taxa de Compreensão Geral (TCG) e a quantidade de inputs reconhecidos com o score maior e menor que o mÃnimo.
analyse.overview()
- Obter e manipular somente o valor da Taxa de Compreensão Geral.
analyse.tcg()
- Obter um ranking das entidades reconhecidas.
analyse.intentDetails("NOME_DA_INTENÇÃO")
- analyse.entities(n=0, mode=None, intentName=None)
n = 0
- Mostra todas as entidadesn > 0
- Top > n entidades reconheidasn < 0
- Top < n entidades reconheidas
mode = total
- Reconhecidas em geral (Considerando se reconhecidas junto com outras entidades)mode = individual
- Reconhecidas em geral (ignorando se reconhecidas junto com outras entidades)
``intentName = NOME_DE_UMA_INTENCAO` - (Caso queira analisar as entidades reconhecidas numa intenção especÃfica)
- Salvar arquivos em csv separados por intenção:
``analyse.csvByIntentions(output, sep)`
output = diretório do nome da pasta
sep = separador do arquivo
obs: No databricks, para salvar mais tabelas, é utilizado a função analyse.tableByIntentions()
- Com a função tr() (Taxa de Reconhecimento) e tci() (Taxa de Compreensão Interna) é possÃvel obter três visualizações (dataframe,tabela ou gráfico)
analyse.tr(figure, valueType, order)
analyse.tci(figure, valueType, order, minimunScore=0.6)
figure = 'dataframe', 'chart' (gráfico), 'table' (tabela)
valueType = '%' (porcecntagem) , 'total' (número inteiro)
order = 'asc' (crescente) , 'desc' (decrescente)
minimunScore (apenas na tci) = score mÃnimo a ser a analisado, por default é 0.6
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