CasRel

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AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'get_shape'

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版本都是一致的，训练时报错，求解答，谢谢。

Onion12138

请问，这个测试的时候是无法并行吗，我看代码好像是一条一条数据进行的测试

1qingqing1

extract_items中预测实体边界问题

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模型中subject_model和object_model预测的实体结尾tail的位置，就是实体结尾那个字的索引，但是在extract_items中，模型预测位置后，选择实体的时候使用的是：subject = tokens[sub_head: sub_tail]和obj = tokens[obj_head: obj_tail]，这样选择的话，实体的最后一个字符不是没有选到结果里面吗？是不是应该用subject = tokens[sub_head: sub_tail+1]和obj = tokens[obj_head: obj_tail+1]

yuenoble

我用pytorch复现，出现一个问题是bret预训练模型在eval()模式的时候，每个token输出一模一样。。。，于是我固定了bert参数，训练之后正常了，大概只有30几的f1。这是什么原因呢

yanjiahui123

Using the given requirements, still won't work on my RTX3070. Already tried on tensorflow-gpu=1.13.1/1.14.0/1.15.0 . cudatookit=10.0/10.1

Cthericy

why use choice() in construction of relational triples

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I notice that in the data_generator class, that you only preserve one relation triple by using random.choice(). what is the motivation of this? Thanks Feng

janenie

小白提问，关于NYT数据处理的问题，在raw_NYT/generate.py中处理出的new_valid等文件是什么意思呀

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Superczy1

when I run the script and get wrong. Who have can help me?

yanjiahui123

使用copy‘r 的nty数据集

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使用CopyR 的nty数据集。里边在处理entity，只保留了最后一个单词 例如：Suffolk County -> County。 在casrel也使用了这个数据集，通过把数字化的数据集转化回文字，并保存关系三元组。 按照casrel论文，那sub start，end 且不是都指向County。 这个是否存在问题啊？

martinambition

您好，关于keras-bert tokenizer问题

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代码中使用了keras-bert里面的tokenizer，但是这个tokenize的表现好像有些特殊，例如： ```{ "text":"三国中的谋士很多，但是谋士也要分不同的类别，有的善于统筹全局，有的善于战术规划，有的善于外交连横，不过说实话，其中大部分知名谋士的结局都不太好，如：荀彧被曹操逼死，陆逊被孙权气死，就连大家最敬仰的诸葛亮也是被军国大事给累死，但是有一个谋士不但得到了善终，而且还位高权重，关键就在于他在生涯中的五次站队都成功了，我们来看看吧", "triple_list":[ [ "陆逊", "朝代", "三国" ] ] } ``` 这条数据，text就会被tokenize成，['[CLS]', '##三', '##国', ... , ‘[unused1]’, '[SEP]'], 对应的subject会被tokenize成，['##陆', '##逊'， ‘[unused1]’]，不知道是出于什么考虑还是只是bug？因为如果这样，在原始输入序列中无法找到subject与object对应的位置，就无法产生对应的标签。（bert-base-chinese, vocab也是bert自带的vocab.txt） 但是代码中在data_generator阶段似乎又有意规避了末尾的unused1标签? ```s2ro_map = {} for triple in...

feiyunamy