stacy.shu
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感谢开源 NER任务，同样的模型结构，使用Static embedding可以得到正常的结果，使用bert embedding loss可以正常下降，但评估结果一直都是0。大概是什么原因呢？是词表对不上吗？我看了代码，应该有把本地vocab和bert的vocab做映射。不过有一点很奇怪，我打印了同一个字符的embedding值，每次打印结果都不一样，是随机初始化的吗还是预训练模型没有成功读取？
在情感预测模型中，prefix是“很满意。”，候选答案是“很”和“不”，目前mark_idx是1，这样的话mask后的句子输入是“很[MASK]意”+text，这样看起来挖空的位置没什么实际含义。请问是我理解有什么不对吗，为什么不将mark_idx设为0呢？