整理：esim、transformer加lstm和textcnn多分类模型(tf2)
注意tf2 embedding的使用：app 加载预训练词向量
一、建立矩阵，索引与词向量的对应映射
model_creative_id = gensim.models.Word2Vec.load('model_creative_id_word_skip_200_3')
## 构造包含全部词语的 list，以及初始化 “词语-序号”字典 和 “词向量”矩阵
vocab_list = [word
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