Transformers

Este repositório oferece recursos e código para entender e implementar o fine-tuning usando o modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) para tarefas de processamento de linguagem natural (PLN).

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Fine-Tuning do Google BERT para Tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com o Dataset de Avaliações de Filmes do IMDB

Este repositório, intitulado "Transformers", oferece recursos e código para entender e implementar o fine-tuning usando o modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) para tarefas de processamento de linguagem natural (PLN). A implementação utiliza o dataset de avaliações de filmes do IMDB.

Recursos:

• Notebook Educacional: Notebook passo a passo cobrindo a preparação de dados, o processo de fine-tuning e a avaliação do modelo.
• Script Reutilizável: Script utilitário para pré-processamento de dados, avaliação de modelos e processo de fine-tuning.
• Modelos Pré-Treinados: Armazenamento para modelos BERT pré-treinados e modelos relacionados.

O Que Você Encontrará:

• Materiais para guiá-lo através do processo de fine-tuning do BERT para tarefas específicas de PLN usando o dataset de avaliações de filmes do IMDB.
• Exemplos de código e demonstrações para implementação prática.
• Conjuntos de dados para treinamento, validação e teste.

Slides Educacionais:

• Materiais educacionais em slides estão disponíveis neste drive aberto.

Por Que Usar Este Repositório?

• Aprenda os fundamentos do fine-tuning do BERT para tarefas de PLN com um exemplo prático usando o dataset IMDB.
• Experimente modelos BERT pré-treinados para análise de sentimentos em avaliações de filmes.
• Contribua e colabore com a comunidade de PLN.

Como Começar:

1. Clone este repositório para sua máquina local.
2. Instale as dependências necessárias ou utilize o Google Colab.
3. Explore os notebooks e scripts fornecidos.
4. Adapte o código para suas próprias tarefas de PLN ou conjuntos de dados.

Contribuições:

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir um issue ou pull request para correções de bugs, recursos adicionais ou melhorias.

Agradecimentos:

• Inspirado por trabalhos anteriores e tutoriais na comunidade de PLN.
• Agradecimentos especiais aos criadores do BERT e modelos relacionados.

Referências:

• Paper original do BERT: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
• Documentação oficial para implementações do TensorFlow e PyTorch do BERT.
• Materiais educacionais disponíveis online para fine-tuning com BERT.

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Sinta-se à vontade para personalizar esta descrição de acordo com os detalhes específicos e objetivos do seu repositório!