./preprocess/preprocess.py是数据预处理的入口文件，调用pre_diagnose.py、pre_order.py、merge.py三个文件。
程序启动方式：python preprocess/preprocess.py config_path config_path为配置路径
例子： python preprocess/preprocess.py config.json

./train_morlity_main.py是模型的启动程序，从清洗好的数据中读取数据放入模型训练。
程序启动方式：CUDA_VISIBLE_DEVICES={i} python train_morlity_main.py config_path
i为显卡号，config_path为配置路径
例子： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_morlity_main.py ./config.json

input_path: 源数据文件输入路径
output_path: 处理之后数据的输出路径，也即模型的数据输入路径
model_dir: 模型的保存路径
diagnosis_name: diagnosis数据的文件名（不需要路径了，只需要写文件名）
orders_name: orders数据的文件名（不需要路径了，只需要写文件名）
encode: 数据文件的编码方式，默认为gbk，如果不行可以试一下utf-8
model_data_encode: 处理之后输入给模型的数据编码，推荐utf-8
score: 相似文本匹配的阈值，分数大于该值时则合并
condtions: orders_class的筛选，输入应该是一个字符串组成的列表
sample_num: 同一个visit中orders的抽样数，如果不需要抽样则为-1
diag_max_num: 同一个visit最多的diagnose数量，请勿手动更改
oder_max_num: 同一个visit最多的order数量，请勿手动更改
diag_voclen: 同一个visit最多的diagnose数量，请勿手动更改
order_voclen: 同一个visit最多的order数量，请勿手动更改
use_bert：是否开启bert，如果开启还应确保系统中有bert，使用的bert版本是ernie-health-zh（模型下载：https://huggingface.co/nghuyong/ernie-health-zh） use_prior: 是否使用条件概率矩阵初始化,
num_classes：预测类别数，单分类问题设置成2，多分类问题设置成n即可,
training: 是否训练。如果置为false则不训练，只测试，即test模式，此时需要模型目录下有训练好的模型,
label_key：标签名字，当前设置为label.expired，对应清洗数据之后的标签
use_inf_mask: 是否使用mask矩阵将diagnose内部和orders内部关系mask,

"embedding_size": 词向量长度,
"num_transformer_stack": transformer模型层数，控制模型大小,
"num_feedforward": 全连接层数量,
"num_attention_heads": 多头注意力机制中注意力头个数,
"ffn_dropout": dropout参数,
"attention_normalizer": 可选"softmax"或"sigmoid",
"multihead_attention_aggregation": 暂时只支持"concat"，多头注意力结果的连接方式,
reg_coef：当前模型训练结果是两个loss相加，调整reg_coef可以控制模型更关注于哪一个损失，loss = loss(下游任务) + reg_coef*loss(attention与条件概率矩阵的差距)
learning_rate：学习率
batch_size：一次抽样批次的大小
epoches：数据迭代次数

如果要查看模型验证集中训练的最好结果，需要先打印出日志，再使用get_best_result.py对日志分析。
例如： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_morlity_main.py ./config.json > ./log.txt
python get_best_result.py ./log.txt

便可以打印出日志中验证集flscore_macro最高对应的epoch，以及该epoch对应的test和valid的一些结果。

在config中加入了prompt_num字段和task_type字段（可选参数为"pretrain", "prompt", "fine_tune），定义prompt的节点数量，pretrain过程也需要定义该参数。
新的pretrain, prompt, fine_tune方法调用train_pretrain_prompt_finetune.py即可，只需修改config的参数即可完成调用
建议的组合有pretrain+prompt, pretrain+fine_tune。
pretrain阶段只打印loss，不使用标签。
pretrain采用的MLM算法，随机mask掉一些节点来预测。

prompt现在需要先经过fine_tune，之后使用fine_tune的结果完成prompt训练。

config添加use_position位置编码,可以控制是否开启用来指明诊断类型和治疗类型的不同。 config添加fine_tune_bert属性，可以控制是否微调bert,如果使用此属性，需要设置cofig文件的use_bert=true config中bert_epoches控制微调bert的epoch次数，需要启用fine_tune_bert=true才可以使用

现在新增的任务是mask_predict，如果设置task_type为mask_predict，在训练过程中会打印出在测试集和验证集中的mask节点，和模型的预测结果。

现在除了prompt外都支持打印decode的准确率，打印的是decode预测的结果和原始的分类的比较。