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演習

ラベル付きレビュー データでモデルを比較する

バッチで感情分類ができるようになったので、どのモデルがより信頼できるかを評価します。より大きなラベル付きレビュー データセットを使って2つのモデルを比較し、正解率を測定しましょう。

texts リストとその true_labels はあらかじめ読み込まれています。

指示1 / 2

undefined XP
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    2
  • 2つのパイプライン（pipe_a と pipe_a）を、それぞれモデル "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" と "abilfad/sentiment-binary-dicoding" で読み込みます。
  • 両方のパイプラインの予測から 'label' の値を取り出してください。