前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ?

?? 我的项目环境：

平台：Windows10 语言环境：python3.7 编译器：PyCharm PyTorch版本：1.8.1

?? 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

一、基于Transformer实现电影评论星级分类任务

本文主要用近几年兴起的Transformer拟合微调实现一个包含5个类别的电影评论星级文本分类任务，主要是对电影评论内容进行特征抽取，获取语义分析来实现分类任务。

训练集的规模有1000条，大概训练了100个epoch，最终的分类精度为96%。

二、数据集介绍

电影将所有电影分为22种不同的类型，对于每种类型，都会抓取2000条电影评论，评论按照评论者进行评论时的评分等级分为三类。

整个数据集的大小为2.3GB，为了简单测试demo，所以从所有数据中随机抽取了1000条。

Comment：电影评论 Star：分类标签，代表不

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