接上一篇：
章节
- 背景介绍
- 预处理
完整的 GitHub 项目代码地址：
https://github.com/sherlcok314159/ML/blob/main/nlp/practice/sentiment.md
背景介绍
这次的任务是中文的一个评论情感去向分类：
每一行一共有三个部分，第一个是索引，无所谓；第二个是评论具体内容；第三个是标签，由0，1，2组成，1代表很好，2是负面评论，0应该是情感取向中立。
数据预处理
bert模型是可以通用的，但是不同数据需要通过预处理来达到满足bert输入的标准才行。
首先，我们创造一个读入自己数据的类，名为MyDataProcessor。其实，这个可以借鉴一下谷歌写好的例子，比如说MrpcProcessor。
首先将DataProcessor类复制粘贴一下，然后命名为MyDataProcessor，别忘了继承一下DataProcessor。
接下来我们以get_train_examples为例来简单介绍一下如何读入自己的数据。
第一步我们需要读取文件进来，这里需要注意的是中文要额外加一个utf-8编码。
读取好之后，这里模仿创建train_data为空列表，索引值为0。
代码主体跟其他的差不多，有区别的是我们这里并没有用DataProcessor的_read_tsv方法，所以文件分割部分我们得自己写。同时因为中文每行结束会有换行符（"\n"），需要换为空白。
至于dev和test数据集处理方式大同小异，只需要将名字换一下，这里不多赘述，这里放了处理训练集的完整函数。
然后get_labels方法，里面写具体的labels，这里是0，1，2，那么就是0，1，2，注意不要忘了带上英文引号就行。最重要的是去main(_)方法下面添加自己定义的数据处理类别
模型去bert官方下载中文的预训练模型，其他的对着改改就好，相信看过我的文本分类（https://github.com/sherlcok314159/ML/blob/main/nlp/tasks/text.md）的剩下的都不需要多说。跑出来的结果如下，我用的是Tesla K80，白嫖Google Colab的，用时1h17min47s。
