本项目基于中文Bert模型，没有对Bert模型进行微调，直接使用的Bert-As-Service库生成的各句子的768维句向量。
具体赛题信息见本人另一个项目“互联网新闻情感分析”
项目文件夹共包括以下文件及文件夹：
main.py 主程序，里面包括了自定义的全连接层，以及自定义了生成Dataset的子类。
data 文件夹中包括了训练集和测试集，具体格式为id, text, label.
使用PyTroch自定义网络结构比较简单方便，由于是对句向量进行三分类，所以在句向量后自定义了一个全连接层。
网络类，全连接层
class Net(nn.Module):
# in_dim=768, out_dim=3
def __init__(self, in_dim, out_dim):
super(Net, self).__init__()
# 先放一层全连接层，后期可以多放几层
self.fc = nn.Linear(in_dim, out_dim)
def forward(self, x):
out = self.fc(x)
return out使用PyTorch可以继承Dataset类，重写__getitem__, __len__方法即可实现读取数据集的功能，生成的Dataset可以直接输入到DataLoader中，便可以对batch， shuffle进行自定义设置。
pytorch的dataset类 重写getitem,len方法
class Custom_dataset(Dataset):
def __init__(self, dataset_list):
self.dataset = dataset_list
def __getitem__(self, item):
text = self.dataset[item][1]
label = self.dataset[item][2]
return text, label
def __len__(self):
return len(self.dataset)在训练集上训练完，将结果提交到比赛官网进行测试，结果显示F1值保持在0.7以上，比之前使用词表以及LSTM分类结果要高一些。
本程序使用Bert-As-Service进行句向量的生成，在运行本程序之前，一定要提前安装Bert-As-Service库并在服务器启动。
本程序使用了GPU加速以及visdom可视化，如果不需要，请在main.py文件中删除相关源代码。
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