UD03 · EX4 — Análisis de sentimientos en IMDb con DistilBERT¶

Análisis de sentimientos con Distilbert¶

En la práctica Analisis de sentimientos con DistilBERT hemos entrenado a Distilbert para clasificar los sentimientos en los textos, utilizando una base de datos de Tweets.

En este ejercicio, queremos usar Distilbert para clasificar las reseñas de películas y el mismo entrenamiento no nos sirve. Por esta razón, utilizaremos el aprendizaje de transferencia para adaptar el modelo a la nueva tarea, utilizando el DataSet de las reseñas de películas IMDB, disponibles en Hugging Face como stanfordnlp/imdb — el identificador clásico imdb a secas ya no funciona: datasets exige el formato namespace/name.

Objetivos de la práctica¶

• Reproduce el proceso visto en la práctica Analisis de sentimientos con DistilBERT para entrenar a Distilbert para clasificar los sentimientos en las reseñas de películas.
• Deberá entrenar el modelo (Distilbert u otros transformadores) con el dataset de las reseñas de películas IMDB.
• Deberá analizar las predicciones del modelo y compararlo con el modelo entrenado en la práctica Analisis de sentimientos con DistilBERT.
• Utilitza un pipeline de transformers para hacer predicciones zero-shot sobre reseñas de películas. Comparar los resultados con los del modelo entrenado con el dataset de IMDB.
• Escribe una celda con tus comentarios y/o conclusiones finales comparando las dos alternativas realizadas en el ejercicio.