一、概述
通过使用BERT对IMDB影视数据进行分析的案例，来了解从数据收集与处理，模型实现，数据导入模型训练，到完成线上部署与测试的这样一个开发实践的过程。
1.数据收集
从下列地址下载影视评论测试数据：
数据包含了对电影的评论信息(review列）和情感分类标签(sentiment列)，标签分为positive和negative两类：
2.测试结果
为了节省模型训练时间，本次的训练数据只选取了整个下载数据集5万条数据中的1000条，但是由于训练数据量只有1000条，导致BERT模型训练效果不好，从训练结果看，得到的negative和positive的区分度不高，如果使用更多的数据如训练数据量达到5万条左右时，