基于BERT+IMDB进行影评正面或负面情感的分类python源码（高分项目）.zip

IMDB影评情感分析模型 本项目是一个基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的情感分析项目，旨在对IMDB影评进行正面或负面情感的分类。 模型介绍 我们使用了预训练的BERT模型（bert-base-uncased版本），并在IMDB影评数据集上进行了微调，以适应情感分析任务。BERT是一种基于transformer的模型，它通过双向训练从文本中学习到深层次的语言表示。 环境要求 Python 3.6+ PyTorch 1.7.1+ Transformers 4.5.1+ Datasets 1.6.2+ 安装指南 首先克隆仓库到本地： git clone [项目仓库地址] 然后安装所需的依赖： pip install -r requirements.txt 训练模型 要训练模型，请运行以下命令： python train.py 这将在IMDB数据集上开始训练过程，并在./results文件夹中保存模型。 使用模型进行预测 一旦模型训练完成，你可以使用它来对新的影评文本进行情感预测。使用以下代码进行预测： from predict import predict_sentiment print(predict_sentiment("This movie was absolutely wonderful!"))