Instructions to use kiritolbv/imdb-sentiment-analysis with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use kiritolbv/imdb-sentiment-analysis with Keras:
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://kiritolbv/imdb-sentiment-analysis") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card
Check out the documentation for more information.
# IMDb Sentiment Analysis
Analyse de sentiment sur les critiques de films IMDb avec un réseau de neurones.
## Modèle
- Vectorisation : TF-IDF (5000 features)
- Architecture : 128 → 64 → 1 (ReLU, Dropout, Sigmoid)
- Framework : PyTorch
## Performance
Accuracy : > 85% sur l'ensemble de test
## Fichiers
- train.py : entraînement du modèle
- predict.py : prédiction sur de nouvelles critiques
- model/model.pt : poids du modèle
- model/vectorizer.pkl : vectoriseur TF-IDF
- model/config.json : configuration
- model/metrics.json : métriques de performance
## Utilisation
from predict import predict\_sentiment
sentiment, confidence = predict\_sentiment("This movie is great!")
print(sentiment) # POSITIF
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