采用hub.MultiLabelClassifierTask进行多标签文本分类算法，提取的评估结果如下：

新款低配比以前低配配置方面高了好多，性能不错。 predict=[1, 2, 0, 2, 3, 0]

预测的结果不应该是0/1吗？怎么会出现2和3呢，感觉不太合理呀。

代码如下：

index = 0
run_states = multi_label_cls_task.predict(data=data)
results = [run_state.run_results for run_state in run_states]
for result in results:
    print("%s" % (result))
    # get predict index
    label_ids = []
    for i in range(dataset.num_labels):
        label_val = np.argmax(result[i])
        label_ids.append(label_val)
    
    print("%s\tpredict=%s" % (data[index][0], label_ids))
    index += 1