bert movie reviews sentiment classifier

Bert-Movie-Reviews-Sentiment-Klasse

Erstellen Sie einen Filmbewertungsklassifizierer mit Googles Bert -Sprachmodell von Google

Was ist das?

Dies ist ein Beispiel für den Erstellen eines Sentiment -Klassifikators für Filmrezensionen mit Googles Bert (bidirektionaler Encoder -Darstellungen aus Transformatoren) NLP -Sprachmodell.

Anforderungen

Dieser Code erfordert scikit-learn , tensorflow-gpu , tensorflow-hub , bert-tensorflow . Der Code ist Kompatibil mit TF <= 1.1.50 und dem neuesten verfügbaren Bert -Modell auf TensorFlow Hub. Um die CPU -Version zu verwenden, installieren Sie tensorflow==1.15.0 .

pip install scikit-learn
pip install tensorflow-gpu==1.15.0
pip install tensorflow-hub
pip install bert-tensorflow

Wie man rennt

Um dieses Projekt auszuführen, können Sie

• Öffnen Sie das ipython Notebook src/bert_sentiment_classifier-local.ipynb in Ihrem Juypter-Notizbuch oder

• Importieren Sie src/bert_sentiment_classifier.ipynb in Google Colab mit GPU -Backend.

• Öffnen Sie das interaktive Pyhon Interactive src/bert_sentiment_classifier.py im Visualstudio -Code. Siehe hier, wie es mit Jupyter -Notizbüchern und Code funktioniert.