微调BERT实现对IMDB数据集的情感分析(Sentiment Analysis)

BERT是Google提出的一个基于Transformer的自然语言处理领域的预训练模型。在得到一个预训练的模型之后，针对不同的具体任务，还要做Fine-tuning。本文将演示在Tensorflow中微调BERT模型实现对文本进行分类的目的。文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理中的一个常见任务。因为BERT模型非常大，即使做Fine-tuning，也需要较大的计算资源。下面的代码在英伟达RTX3090的GPU环境中执行。

一、IMDB数据集

首先导入必要的packages：

import os
import shutil
 
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text as text
from official.nlp import optimization
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
tf.get_logger().setLevel('ERROR')

“This is a dataset for binary sentiment classification containing substantially more data than previous benchmark datasets. We provide a set of 25,000 highly polar movie reviews for training, and 25,000 for testing”（IM