glyce
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Code for NeurIPS 2019 - Glyce: Glyph-vectors for Chinese Character Representations
as title, I cannot find scripts/ctb5_glyce_binaffine.sh you mentioned in the folder
**资料集**: resume **参数档**: \configs\glyce_bert.json 开发集f1只能跑到**0.8707** 测试集f1只能跑到**0.8758**  测试环境: - 作业系统: Windows 10 v2004 (有更动路径设置) - pytorch: v1.7.0+cu110 - 显示卡: ASUS RTX3080 我想应该是参数设置问题,请问论文里resume-ner如何设置?
请问能不能提供一下pos tagging的脚本和配置文件呢?想复现一下论文中的结果。
traditional拼写错误
ontonote 4不是有18种实体类型?为什么下载的数据只有4种实体类型呢?
``` # load glyce hyper-params glyce_config = GlyceConfig() ``` 按照qiuck start,运行这个命令,会出现 ‘object of type 'NoneType' has no len()`
请问quick start里面怎么把字符串转换为向量呢?input_idx是什么数据结构呀?怎么得到呢?
多卡运行 There were no tensor arguments to this function (e.g., you passed an empty list of Tensors), but no fallback function is registered for schema aten::_cat. This usually means that...
在BQ数据集上训练时候,采用默认参数,直接运行`scripts/bq_glyce_bert.sh`。得到的结果与官方提供的结果存在较大出入(由于显存限制,训练时候bacth size设置为50,其他参数默认),请问是否有其他需要改动的参数?按照直观感知,不该与bacth size=64的有这么大的差距(5个点的差距)。 DEV数据集上,f1, acc, loss分别为: ``` 0.8037 0.8093 0.4607 ``` 在TEST数据集上,f1, acc, loss分别为: ``` 0.7864 0.7921 0.4971 ``` 或者能否帮忙看下,您那边对于该数据集采用batch size=50时候,BQ数据集评测结果指标是多少? 多谢!
您好,我想问一下,为什么在这个数据集上训练的结果的ACC和F1值始终在一样的呢?