根据客户的评论，对20个方面进行情感分析（-2：未提及、-1：负面、0：中性、1：正面）
解决问题思路：将这20个多分类任务问题看作一个 多任务学习 问题来搭建模型
解决方案模型： SemEval-2018中论文 (Attention-based Convolutional Neural Networks for Multi-label Emotion Classification) 的实现及应用。
使用opencc 将文件中的繁体转换成简体
opencc -i data/train/sentiment_analysis_trainingset.csv -o data/train/train_sc.csv -c t2s.json
opencc -i data/val/sentiment_analysis_validationset.csv -o data/val/val_sc.csv -c t2s.json
opencc -i data/test/a/sentiment_analysis_testa.csv -o data/test/a/a_sc.csv -c t2s.json
opencc -i data/test/b/sentiment_analysis_testb.csv -o data/test/b/b_sc.csv -c t2s.json简体中文的词向量chinese word vectors 里的Word2vec / Skip-Gram with Negative Sampling，内容选择微博 （Word + Character + Ngram)
中文停用词使用此微博中文停用词库 (其中去除0-9)
分词使用的是jieba包, 主要先按词组拆分，如果词组不在词库(已去除停用词）中出现，再将该词组按字拆分,
因为考虑到项目为辨析情绪非翻译，考虑弱化语言结构，所以这里对未在词库中出现的新词不进行保留。
python preprocess_data.py --data_dir data/train
python preprocess_data.py --data_dir data/val
python preprocess_data.py -t --data_dir data/test/a
python preprocess_data.py -t --data_dir data/test/b模型由参数共享的语句理解层和参数独立的情感辨别层：
- 特征共享层：由1词向量层 + 1位置向量层(提供位置信息) + 3个Transformer Encoder 自注意力模块组成
- 情感辨别层：由1卷积层 + 1最大池化层 + 1全连接层组成
该模型的思路是模仿人处理该问题的行为：第一步理解语句（自注意力模块），第二步辨别情感（卷积+最大池化）
Transformer是由谷歌团队在Attention Is All You Need首次提出，这里使用的是Encoder中的自注意力Transformer
自注意力Transformer Encoder对输入进行线性变换得到每个位置的query和(key, value)键值对,
通过对query和key求点积来寻找与query最相关的key并对其结果使用softmax得到该键值对的权重。
这个query的回答就是：sum(value * 对应权重)
最后对这个query的回答进行维度缩放（使用position-wise feed forword，即一维卷积，stride=1, 激活函数为relu）
这样若有N个位置，得到N个query及其对应的回答
这里借鉴的是Yoon Kim在Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出的架构。其中：
卷积层kernel的宽度为Transformer提取的Attention的维度大小，kernel的高度取10（即对临近的10个Attention进行卷积操作）。kernel的数量取64
最大池化的作用范围为整个feature map，即每个Kernel得到的feature map在经过最大池化后被提炼为一个值
python main.py --model_dir outputpython main.py -t --test_dir path/to/test/folder --model_dir outputAverage F1: 0.61