本文介绍了一个基于BERT的多任务文本分类模型，用于同时识别汽车行业用户评论的主题和情感。模型采用BERT作为特征提取器，通过两个分类头分别处理多标签主题分类(10类)和三分类情感分析。数据预处理使用MultiLabelBinarizer处理多标签主题，情感标签通过数值累加转换为单标签。训练过程中结合BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss两种损失函数，并监控训练/测试