参赛学员需利用提供的ChnSentiCorp数据集​（包含多领域用户评论、推文及论坛发言），设计深度学习模型，预测文本的情感类别或强度值。

**数据集介绍：**
ChnSentiCorp 包含来自电商平台的多领域用户评论，涵盖酒店住宿、笔记本电脑、书籍等购物场景。每条数据由评论文本和情感标签组成，标签为二分类（负面neg，正面pos），例如：
正面示例：15.4寸笔记本的键盘确实爽...做工相当不错 → 标签1，pos
负面示例：房间太小。其他的都一般... → 标签0，neg

数据集分为训练集（约7500条）、测试集（约7500条），数据格式为txt文件。
- 训练集“train”文件夹里有“pos”（3500条数据）和“neg”（4000条数据）两个文件夹
- 测试集“test”文件夹里有7500条txt格式的数据