이제 검증 데이터를 이용하여 모델 성능을 평가해 보겠습니다.
코드 10-57 모델 성능 평가
results = text_model.evaluate(test_data)
print(results)
다음은 모델 성능 평가를 출력한 결과입니다.
156/156 [==============================] - 2s 13ms/step - loss: 0.4185 - accuracy: 0.9000
[0.41852515935897827, 0.9000400900840759]
이 예제는 버트를 이용한 토크나이저에 대해 살펴보았습니다. IMDB 영화 리뷰에 대한 감성 분석을 수행했으며, 검증 세트에서 90%의 정확도를 얻었습니다.
버트 임베딩을 위한 코드를 하나 더 살펴봅시다. 케라스와 텐서플로 2 및 텐서플로 허브 모듈을 사용하는 간단한 버트 임베딩 코드입니다.
먼저 필요한 라이브러리를 호출합니다.
코드 10-58 라이브러리 호출
import pandas as pd
import bert
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop, Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences