NTM包中包含ntm类
ntm类有以下函数： entityRecognition(self,string)未实现 用于从实体库中获取string的对应实体
getBaseData(self)未实现 用于从数据库中获取本轮训练使用的数据集
saveBaseData(self，name) 将目前使用的数据集保存到本地(csv格式)
loadBaseData(self,name) 读取本地的数据集（csv）
loadStopWord(self,path) 读取stopword(txt，每行一个)
loadWord2Vec(self,VECTOR_DIR) 读取word2vec词向量文件 获得每个词向量的长度
dataPreProgress(self,ori,rate) ori：数据集 rate：每个词语被使用的次数 在本函数中，每篇新闻的每个非stopword会被转化为对应词向量保存到data\ngramX 词语对应的文章序号保存到data\posX 随机抽取rate篇不包含该词语的文章，保存到data\negX
loadTensor(self,n,length) 将ngramX、posX、negX中的数据转化为神经网络的输入 n为对应的X length为文章总数，可通过BaseData获得
generateNN(self,numOfStoryLine) 生成神经网络 numOfStoryLine：storyline的最大个数
meanLoss() 神经网络的自定义损失函数，采用batch的损失的平均值
sumLoss() 神经网络的自定义损失函数，采用batch的损失的和
composeNN(self,lr=0.01,loss=None) 编译神经网络
fitNN(self) 训练神经网络并保存
loadNN(self,name = None) 加载本地保存的神经网络
predict(self) 获得每篇新闻对应storyline的权重
weight2storyline(self) 将权重转化为storyline编号并写入BaseData中
run() 测试用