JEV / inbox

Сортировка обращений (эксперимент)Support inbox triage (experiment)客服工单分拣（实验）

Обращения в поддержку интернет-магазина. Задайте свои категории — JEV разложит письма по колонкам и отметит недовольных клиентов. Категории можно менять, но честно: на своих категориях, которых модель не видела при обучении, она права примерно в половине случаев. Надёжнее всего тут метка «недоволен» — тональность модель знает.

Support tickets of an online shop. Define your own categories and JEV sorts the messages into columns and flags unhappy customers. Categories are free text, but honestly: on categories it never saw in training the model is right about half the time. The reliable part here is the «unhappy» flag — sentiment is a trained skill.

网店的客服工单。自定义类别，JEV 会把消息分到各列，并标记不满意的客户。类别可以随意修改，但坦白说：对于训练中没见过的类别，模型大约只有一半正确。这里最可靠的是「不满意」标记 —— 情感是训练过的能力。

Модель — N-Q-26M-JEV-1027 (26M параметров), работает целиком в этой вкладке: текст никуда не отправляется. Она сильна на обученных типах решений и часто ошибается на необычных. Все примеры JEV · Hugging Face · о моделиThe model is N-Q-26M-JEV-1027 (26M parameters) and runs entirely in this tab: no text leaves your browser. It is strong on the decision types it was trained on and often wrong on unusual ones. All JEV examples · Hugging Face · about the model模型为 N-Q-26M-JEV-1027（2600 万参数），完全在此标签页中运行：文本不会离开你的浏览器。它擅长训练过的决策类型，在不寻常的问题上常会出错。全部 JEV 示例 · Hugging Face · 关于模型