NeuralClassifier是腾讯开源的一款基于pytorch的深度学习文本分类工具，该框架的特色是提供了一种层次多标签分类方法，同时也支持文本的二分类、多分类、多标签分类。框架自带的数据集为英文的层次多标签分类数据集。如何跟换自带数据集进行我们自己的数据集的训练和测试呢？下面以文本二分类为例进行说明：

（1）首先，将数据集转化为框架支持的json格式。这里选用酒店评论数据，部分数据格式如下：

（2）框架自带的数据为英文数据集，若要进行中文文本的训练和测试，要注意编码问题，需要将所有涉及文件读入的地方添加encoding=‘utf-8’
（3）下面需要修改配置文件参数：这里需要注意的一个问题，框架中配置文件也是json格式，json格式文件是不支持注释的，否则程序在读取json配置文件时候会出现错误。
（4）除了修改配置文件中的"label_type"、“hierarchical”、“data”、"model_name"等，还需要特别注意的地方有如下：
（5）“num_worker”: 4，修改为 “num_worker”: 0
（6）损失函数问题:选择适合single_label的损失函数，否则会出现以下错误：

ValueError: Target size (torch.Size([64])) must be the same as input size (torch.Size([64, 2]))

（7）最后注意层次结构：.taxonomy文件，这里只有二分类，所以文件只有根标签
Root pos ner