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本章节学习一个基本实践–基于Mindspore实现BERT对话情绪识别

自然语言处理任务的应用很广泛，如预训练语言模型例如问答、自然语言推理、命名实体识别与文本分类、搜索引擎优化、机器翻译、语音识别与合成、情感分析、聊天机器人与虚拟助手、文本摘要与生成、信息抽取与知识图谱、个性化推荐等等很多方面。

BERT模型是比较基础的典型的语言模型，创新点都在pre-train方法上，即用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
1、在用Masked Language Model方法训练BERT的时候，随机把语料库中15%的单词做Mask操作。
2、对于这15%的单词做Mask操作分为三种情况：80%的单词直接用[Mask]替换、10%的单词直接替换成另一个新的单词、10%的单词保持不变。

Next Sentence Prediction：训练的输入是句子A和B，B有一半的几率是A的下一句，输入这两个句子，BERT模型预测B是不是A的下一句。因为涉及到Question Answering (QA) 和 Natural Language Inference (NLI)之类的任务，增加了Next Sentence Prediction预训练任务，目的是让模型理解两个句子之间的联系。

对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect）：识别智能对话场景中用户的情绪。针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。 对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验，也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。
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训练完测试了2个，感觉第二个好像不太对，可能有些词看语境和语调吧，模型只能看表象

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