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Fine-tuning di distilbert-base-uncased per classificare recensioni di film in inglese come POSITIVE o NEGATIVE.
Snapshot imdb-v1: 2000 recensioni di train e 500 di test da stanfordnlp/imdb (seed 42).
Run v2-lr3e-5, learning rate 3e-05, 3 epoche, batch 16, fp16 su GPU T4 (Colab).
Accuracy di validazione: 0.8680
Solo inglese. Dataset piccolo, quindi la precisione è inferiore a un modello addestrato su tutto IMDB. Dominio recensioni di film: su altri tipi di testo può sbagliare. Ironia e sarcasmo sono spesso classificati male.