一，数据读取
1.下载到手里面的数据如果直接使用pandas或者numpy读取会出现各类编码问题，使用各种方法测试均失效，解决办法：先使用excel内置工具将文档转为csv-utf8格式，再使用pandas读取相关数据。
2.相对于numpy的loadtxt，更推荐使用pandas的readcsv，少了相当一部分麻烦。
二，数据预处理
1.获取的文本中，对于情感标签官方规定只有-1，0，1，但是拿到手里面的数据有部分错误信息，比如标记值标出了2，或者没标记，这里我们简单认为这些数据失效，全部归为未标记数据。
2.此外，由于使用pandas读取时未指定列类型（即使指定也会因为部分错误数据报类型无法转换错误），所以后面需要将类型转化为float型，这里我使用float32类型。
3.由于处理的是中文，所以需要jieba分词工具进行分词处理，对于分词的结果可以加入到原始datafram中，代码使用
arr['分词内容'] = arr.微博中文内容.apply(lambda x:" ".join(jieba.cut(x)))
即可对每一行的中文进行分词。
注：分词之前，需要将arr转为str类型，否则jieba会报错，这是由于读取的数据默认为float型。
注：这里之所以使用空格分割词汇，是为了便于后面的tokenizer使用，因为英文单词即以空格分割。
官方训练数据集给了两部分，一部分有标签，一部分没标签，这可以用到半监督的技巧，由于目前只希望做出一个baseline，所以暂时只利用未标记数据集构建字典。
Label_list = list(Train_Labeled_Data['分词结果'])
Label_list.extend(list(Train_Unlabeled_Data['分词结果']))
三，转化为词向量
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000) #实例化分词器，取最常见的前一万单词
tokenizer.fit_on_texts(arr['分词内容']) #对每一行分词
sequences = tokenizer.text_to_sequences(arr['分词内容']) #生成不定长数字序列
sequences = pad_sequences(arr['分词内容'],maxlen=100) #统一数字序列长度，缺补多删
至此，我们对于数据的预处理完毕，获取了每一句评论的字典序列，以及转化为float32的情感类标。
实际上，Embedding层也属于预处理的一部分，由于Keras内置嵌入层，这部分放到神经网络架构部分。