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  3. Kerasで学ぶ言語モデリングのためのRecurrent Neural Networks (RNNs)
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演習

感情分析

ビデオ演習では、sequence to sequence モデルのさまざまな応用例を見ました。この演習では、事前学習済みモデルを使って感情分析を行います。

環境には、変数 model にモデルがあらかじめ読み込まれています。さらに、トークン化済みのテストセット X_test と y_test、そして IMDb 由来の前処理済みの元テキストデータ sentences も利用可能です。テキストデータの前処理方法や、Keras を使ったモデルの作成と学習は、この後のレッスンで学びます。

ここでは事前学習済みモデルを使って感情の予測を取得します。モデルは 0 から 1 の数値を返し、その文がポジティブである確率を表します。そこで、しきい値に基づく判定ルールを作成し、予測をポジティブまたはネガティブに設定します。

指示

100 XP
  • .predict() メソッドを使ってテストデータに対する予測を行いましょう。
  • 予測値が 0.5 より大きければ "positive"、それ以外は "negative" として、結果を変数 pred_sentiment に保存します。
  • 前処理済みテキスト、前のステップで得た予測、そして y_test に含まれる正解ラベルを列に持つ pd.DataFrame を作成します。
  • .head() メソッドで先頭の行を表示してください。