分类器：

运行环境： python == 3.6.13 torch == 1.9.0 (pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.9.0) transformers == 2.9.0 (pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple transformers==2.9.0) cudnn (如果没有安装cuda) pandas == 1.1.5 numpy == 1.19.5 pyyaml

运行准备： 1、新建文件夹bert-base-chinese，下载链接中的内容放入该文件夹 bert-base-chinese： 链接：https://pan.baidu.com/s/1t6SeXown9HenSWAdS9JzIQ 提取码：p9f7 2、新建文件夹model，用于之后存储模型 3、新建文件夹preprocess，用于存储label_table 4、新建文件夹logger，用于存储日志

基本思路： 使用transformer中的中文分词工具对输入的中文文本进行处理，然后放入线性分类器进行训练

一、主题识别 模型训练： python main.py

使用训练好的模型做主题识别： python theme_recognize.py

二、意图识别 模型训练： python main.py --task='intent'

使用训练好的模型做意图识别： python intent_recognize.py

三、情绪识别 模型训练： python main.py --task='sentiment'

使用训练好的模型做情绪识别： python sentiment_recognize.py