Trabalho Final - Deep Learning - Análise de Sentimentos IMDB

FURB - Pós Graduação em Data Science
Deep Learning
Aluno: Felipe Eduardo Gomes

Instruções:

• O objetivo deste trabalho é criar um modelo binário de aprendizado de máquina para classificação de textos. Para isso, será utilizado a base de dados IMDb, que consiste de dados textuais de críticas positivas e negativas de filmes
• Uma vez treinado, o modelo deve ter uma função predict que recebe uma string como parâmetro e retorna o valor 1 ou 0, aonde 1 significa uma crítica positiva e 0 uma crítica negativa
• O pré-processamento pode ser desenvolvidado conforme desejar (ex.: remoção de stopwords, word embedding, one-hot encoding, char encoding)
• É preferível que seja empregado um modelo de recorrência (ex.: rnn, lstm, gru) para a etapa de classificação
• Documente o código (explique sucintamente o que cada função faz, insira comentários em trechos de código relevantes)
• Atenção: Uma vez treinado o modelo final, salve-o no diretório do seu projeto e crie uma célula ao final do notebook contendo uma função de leitura deste arquivo, juntamente com a execução da função predict

Sugestões:

• Explorar a base de dados nas células iniciais do notebook para ter um melhor entendimento do problema, distribuição dos dados, etc
• Após desenvolver a estrutura de classificação, é indicado fazer uma busca de hiperparâmetros e comparar os resultados obtidos em diferentes situações