案例介绍
这个项目使用TensorFlow微调BERT模型,实现了一套情感分析系统。主要工作如下:
1. 收集大量评论数据,人工标注为正面、中性和负面情感。
2. 选用Google BERT-Base模型,添加情感分类输出层,构建微调模型。
3. 将评论数据转换为BERT模型输入格式,采用MLM(masked language model)方法进行模型训练。
4. 开发情感分析接口,输入评论内容,模型输出正面概率和负面概率,确定情感 polar。
5. 性能评估,优化超参数,最终达到业界先进水平。
6. 部署Web API,为其他应用提供情感分析服务。
这个项目熟练掌握了BERT在自然语言处理的应用,实现了一个落地的情感分析系统,具有很强的实用性。
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