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  3. Keras로 배우는 언어 모델링을 위한 순환 신경망(RNN)
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演習

감성 분석

비디오 연습에서 시퀀스-투-시퀀스 모델의 다양한 활용 사례를 살펴봤습니다. 이번 연습에서는 사전 학습된 모델을 사용해 감성 분석을 수행해 보겠습니다.

모델은 환경에 model 변수로 미리 로드되어 있습니다. 토큰화된 테스트 세트 변수 X_test와 y_test, 그리고 IMDb에서 전처리된 원본 텍스트 데이터 sentences도 제공됩니다. 텍스트 데이터를 전처리하고 Keras로 모델을 만들고 학습하는 방법은 이후에 배우게 됩니다.

여러분은 이 사전 학습된 모델로 감성에 대한 예측 값을 구하게 됩니다. 모델은 문장이 긍정적일 확률을 0과 1 사이의 값으로 반환합니다. 따라서 해당 값을 바탕으로 예측을 긍정 또는 부정으로 정하는 의사결정 규칙을 만들게 됩니다.

指示

100 XP
  • .predict() 메서드를 사용해 테스트 데이터에 대한 예측을 수행하세요.
  • 예측 값이 0.5보다 크면 "positive", 그렇지 않으면 "negative"로 설정하고 결과를 pred_sentiment 변수에 저장하세요.
  • 전처리된 텍스트, 이전 단계에서 얻은 예측, 그리고 y_test 변수에 담긴 실제 값을 포함하는 pd.DataFrame을 생성하세요.
  • .head() 메서드를 사용해 앞부분 행을 출력하세요.