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# RSECategorizer.py | |
from transformers import pipeline | |
import pandas as pd | |
# Charger le pipeline de classification avec un modèle léger | |
classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="typeform/distilbert-base-uncased-mnli") | |
def classify_rse_actions(descriptions): | |
categories = [ | |
"La gouvernance de la structure", | |
"Les droits humains", | |
"Les conditions et relations de travail", | |
"La responsabilité environnementale", | |
"La loyauté des pratiques", | |
"Les questions relatives au consommateur et à la protection du consommateur", | |
"Les communautés et le développement local" | |
] | |
classified_data = [] | |
for description in descriptions: | |
# Classification de chaque description | |
result = classifier(description, categories) | |
# Récupération de la catégorie avec la probabilité la plus élevée | |
top_category = result['labels'][0] | |
classified_data.append(top_category) | |
return classified_data | |
# Exemple d'utilisation (à des fins de test, à commenter ou supprimer pour l'intégration finale) | |
# descriptions = ["Promotion de l'énergie renouvelable", "Amélioration des conditions de travail"] | |
# print(classify_rse_actions(descriptions)) | |