bert movie reviews sentiment classifier

Bert-Movie-Reviews-Sentiment-Classifier

Créez un classificateur de sentiment de révision du film avec le modèle de langue Bert de Google

Qu'est-ce que c'est ça?

Ceci est un exemple de création d'un classificateur de sentiment de critiques de films avec le modèle de langage NLP Bert (Bidirectional Encoder Representations de Transformers).

Exigences

Ce code nécessite scikit-learn , tensorflow-gpu , tensorflow-hub , bert-tensorflow . Le code est compatibile avec TF <= 1.1.50 et le dernier modèle Bert disponible sur TensorFlow Hub. Pour utiliser la version CPU, veuillez installer tensorflow==1.15.0 .

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

Comment courir

Pour exécuter ce projet, vous pouvez

• Ouvrez le cahier IPython src/bert_sentiment_classifier-local.ipynb dans votre cahier Juypter ou

• Importez src/bert_sentiment_classifier.ipynb dans le colab de Google avec le backend GPU.

• Ouvrez le Pyhon Interactive src/bert_sentiment_classifier.py dans le code VisualStudio. Voir ici comment cela fonctionne avec Jupyter Notebooks and Code.