predict结果中ori_labels缺少一行

[liaqiuu]

首先感谢您的代码！

在按照您提供的数据集格式替换了自己的输入及训练数据后，最终得到的预测文件中存在测试标签偏移的情况（如图，“深”应为B-ORG，此处为test集原标签），查找源代码后发现，output文件中原预测标签（all_ori_labels）来自utils.get_Dataset的第一个返回examples（来自get_examples），是对BIO格式文件做的一个简单读取（取左列为token，取右列为label）。

我猜测可能是因为该读取未为all_ori_labels中的每个句子添加<CLS><SEP>标记，导致ori_labels的开头与结尾较ori_tokens及prel缺少两个标签，因此在最后输出文件跳过<CLS><SEP>标签时，吞掉了all_ori_labels第一个字的标签。不过，在训练过程中，并未引用到get_examples,而是使用了添加过这些标签的TensorDataset（），所以应该不会结果产生其他影响=）

也许您能告诉我是否是我错误注释掉了某部分代码，或有其他忽略的细节导致的错误

[GitHubwwZ]

首先感谢您的代码！

在按照您提供的数据集格式替换了自己的输入及训练数据后，最终得到的预测文件中存在测试标签偏移的情况（如图，“深”应为B-ORG，此处为test集原标签），查找源代码后发现，output文件中原预测标签（all_ori_labels）来自utils.get_Dataset的第一个返回examples（来自get_examples），是对BIO格式文件做的一个简单读取（取左列为token，取右列为label）。

我猜测可能是因为该读取未为all_ori_labels中的每个句子添加标记，导致ori_labels的开头与结尾较ori_tokens及prel缺少两个标签，因此在最后输出文件跳过标签时，吞掉了all_ori_labels第一个字的标签。不过，在训练过程中，并未引用到get_examples,而是使用了添加过这些标签的TensorDataset（），所以应该不会结果产生其他影响=）

也许您能告诉我是否是我错误注释掉了某部分代码，或有其他忽略的细节导致的错误

请问问题解决了吗，我这里运行也有相同的问题。