IMDB电影评论情感分析模型实现92.8%准确率
该文本分类模型通过在IMDB数据集上对distilbert-base-uncased进行微 调而来,主要用于电影评论情感分析。模型基于Transformers 4.15.0和PyTorch 1.10.0开发,使用Adam优化器和线性学习率调度器,经过单轮训练在评估集上达到92.8%的准确率。
这是一个基于IMDB数据集的文本分类模型项目,该模型是在DistilBERT基础模型上进行微调得到的。该项目通过对电影评论进行情感分类,展示了优秀的分类性能,在评估集上达到了92.8%的准确率。
该项目使用了DistilBERT模型架构,这是BERT模型的轻量级版本。模型基于distilbert-base-uncased预训练模型进行微调,在保持较好性能的同时,大大减少了模型的参数量和计算资源需求。项目采用了主流的深度学习框架,包括:
模型的训练过程采用了以下关键超参数设置:
模型在评估集上展现出了优异的性能:
该模型特别适用于:
项目使用了IMDB电影评论数据集进行训练和评估。这是一个广泛使用的基准数据集,包含了大量带有情感标注的电影评论,为模型提供了丰富的训练材料。
该项目采用Apache-2.0许可证,源代码和训练过程可在Hugging Face平台上获取。开发者可以通过提供的训练笔记本了解详细的实现过程,并根据自己的需求进行进一步的优化和改进。
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