【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于Transformer实现电影评论星级分类任务 | 第42例
前言
大家好，我是阿光。
本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
正在更新中~ ✨
🚨 我的项目环境：
- 平台：Windows10
- 语言环境：python3.7
- 编译器：PyCharm
- PyTorch版本：1.8.1
💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】
一、基于Transformer实现电影评论星级分类任务
本文主要用近几年兴起的Transformer拟合微调实现一个包含5个类别的电影评论星级文本分类任务，主要是对电影评论内容进行特征抽取，获取语义分析来实现分类任务。
训练集的规模有1000条，大概训练了100个epoch，最终的分类精度为96%。
二、数据集介绍
电影将所有电影分为22种不同的类型，对于每种类型，都会抓取2000条电影评论，评论按照评论者进行评论时的评分等级分为三类。
整个数据集的大小为2.3GB，为了简单测试demo，所以从所有数据中随机抽取了1000条。
- Comment：电影评论
- Star：分类标签，代表不