bert4torch

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MRC式抽取模型与原文是不是有点出入

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您好，请问MRC式抽取的时候模型除了首指针start_logits和尾指针end_logits之外，是不是少了一个首指针start_logits和尾指针end_logits匹配层？看了下您的解码方式，似乎是只能解flat ner？与MRC原文的不太一样，像诸如两个实体同头，例如下标(2,4),(2,6)，或两个实体是包含关系，例如下标(2,7),(3,5)这样的如果没有匹配的那一层，就不能解码出来。

Bureaux-Tao

gridlabels的构建

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for entity in d: e_start, e_end, e_type = entity[0], entity[1] + 1, entity[-1] if e_end >= maxlen - 2: continue index = list(range(e_start, e_end)) for i in range(len(index)): if i...

wuxiaohui0

NER嵌套实体识别bug

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1.当我使用您的sequence_labeling下方的NER脚本时候，发现你的数据集全是BIO格式。这种格式遇到嵌套实体的NER会存在漏标的情况。 2.最好的方法，还是按照doccano标注工具导出的格式，去训练。 3.希望可以支持嵌套实体标注的数据集训练  ``` [CMeEE-V2_dev.json](https://github.com/Tongjilibo/bert4torch/files/15478305/CMeEE-V2_dev.json)

tianchiguaixia