コンテキスト これは非常に大きなデータセットで、カーネルに読み込むのに約400秒かかります。KerasカーネルでIMDBデータをすぐに必要とする場合は、代わりに以下のデータセットを使用してください。 [https://www.kaggle.com/pankrzysiu/keras-imdb-reviews][1] 内容 インターネット映画データベースからの50,000件の非常に二極分化したレビューのセット。 使用方法 # aclImdb_v1.zipファイル このファイルはコードで直接使用するものです。.zipファイルはKaggleによって自動的に解凍されます。 # imdb* ファイル ```python from os import listdir, makedirs from os.path import join, exists, expanduser cache_dir = expanduser(join('~', '.keras')) if not exists(cache_dir): makedirs(cache_dir) datasets_dir = join(cache_dir, 'datasets') if not exists(datasets_dir): makedirs(datasets_dir) # 複数の入力ファイルがある場合は、以下のcpコマンドを適宜変更します。通常は以下のようになります。 # !cp ../input/keras-imdb/imdb* ~/.keras/datasets/ !cp ../input/imdb* ~/.keras/datasets/ ``` 謝辞 これらのファイルは以下の場所にネット上にあります。 [https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz][2] [https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb_word_index.json][3] これらはkerasのimdb.pyで使用されています。 [https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/datasets/imdb.py][4] 参考 「Python Deep Learning」書籍の例ではこれを使用しています。 https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/6.1-using-word-embeddings.ipynb [1]: https://www.kaggle.com/pankrzysiu/keras-imdb-reviews [2]: https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz [3]: https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb_word_index.json [4]: https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/datasets/imdb.py