上节课当中，我们实现了数据加载的改造，这也是这个项目改造中，最麻烦的一块内容。接下来，我们继续修改后面的逻辑代码。

代码示例

1、训练代码修改

这个项目中，id2label只有三个分类，我们就直接写到配置项里面了。 

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接下来就可以开始训练了，还是老方法，也是把数据和代码，传到Kaggle上进行训练，训练完后，选一个效果比较好的模型参数文件下载下来，这一步大家自己完成。

我在课前测试的，最高的准确率是0.8667，效果还是很不错的。

2、模型文件修改 

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3、预测数据修改

情感分类的输入部分，是“问题+回复”两部分，所以我们在传参的时候，可以问题和答案放到一个列表里面，作为一条完整的样本数据。 

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4、批量预测 

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那到目前为止，我们的情感分析的模型就改造完了。最后，跟前面分类一样，我们也需要把模型封装成，业务方可以直接调用的包，这块内容我们放到下节课再来处理。

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