IMDb 是一個電影相關的線上資料庫。這次要利用 IMDb 的影評文字，預測它屬於正面評價還是負面評價。
在深度學習模型中，輸入必須是數字。Keras 提供了 Tokenizer 模組，會依照英文單字出現頻率進行排序並編號：Keras Tokenizer 官方文件。
接著利用 Word Embedding 將編號清單轉換為向量清單，最後丟進 LSTM 模型進行學習。
Keras 封裝了許多方便的功能，讓文字轉數字與模型建立變得非常簡單。
這是我的 Model Summary。將數字序列轉換為 64 維的向量序列，並使用了三層隱藏層進行訓練。
準確率：0.8543
實際測試
造訪 IMDb 網站，抓取《蜘蛛人：返校日 (Spider-Man: Homecoming)》的評論進行檢驗。輸入正面評論後，模型正確辨識為正面（1 為正面，0 為負面）。