从分类器输出中提取字典值

Question

我正在尝试零镜头分类。我得到如下输出

[{'labels': ['rep_appreciation',

   'cx_service_appreciation',

   'issue_resolved',

   'recommend_product',

   'callback_realted',

   'billing_payment_related',

   'disppointed_product'],

  'scores': [0.9198898673057556,

   0.8672246932983398,

   0.79215407371521,

   0.6239275336265564,

   0.4782547056674957,

   0.39024001359939575,

   0.010263209231197834],

  'sequence': 'Alan Edwards provided me with nothing less the excellent assistance'}

以上是数据框中一行的输出

我希望最终构建一个数据框列和输出值映射如下。如果分数高于特定阈值，标签为 1s

非常感谢任何解决此问题的推动/帮助。

Answer 1

定义一个函数，它返回一个键：每行的值字典，键是标签，值是基于阈值的 1/0def get_label_score_dict(row, threshold):    result_dict = dict()    for _label, _score in zip(row['labels'], row['scores']):        if _score > threshold:            result_dict.update({_label: 1})        else:            result_dict.update({_label: 0})    return result_dict现在，如果您有一个list_of_rows，其中每一行都采用如上所示的形式，那么您可以使用map函数为每一行获取上述字典。一旦你得到它，将它转换成一个 DataFrame。th = 0.5    #whatever threshold value you wantresult = list(map(lambda x: get_label_score_dict(x, th), list_of_rows))result_df = pd.DataFrame(result)