【源码】基于Python大数据与人工智能实践的烂番茄电影评论打分系统

项目简介

本项目构建了一个基于Python的烂番茄电影评论打分系统，借助大数据与人工智能相关技术，使用BERT模型对电影评论开展情感分析，并给出对应的评分。该项目属于华中科技大学Python大数据与人工智能实践作业的一部分。

项目的主要特性和功能

1. 采用Kaggle上的电影评论数据集。
2. 运用BERT模型进行情感分析。
3. 项目为模块化设计，结构清晰，便于维护与扩展。
4. 提供损失和准确率的可视化功能，利于监控训练过程。
5. 具备命令行工具，方便用户进行训练和测试。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，按以下步骤操作： 1. 安装必要的Python库，如PyTorch、torchvision、transformers等，使用pip进行安装： bash pip install torch torchvision transformers 2. 运行tomato.py进行模型训练和验证： bash cd src python tomato.py 3. 使用test.py对新的电影评论进行情感分析和打分预测： bash python test.py "I think it's pretty good!"

注意事项

1. 确保Python环境已正确安装所有必要的库。
2. 运行tomato.py前，确保数据集已正确放置在data目录下。
3. 可以使用命令行参数调整训练参数，如学习率、批次大小等。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】