K-BERT

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evaluate 时不考虑 token entity 正确性

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你好，想请问一下我发现你的 NER 在计算 F1 的时候似乎只有考虑 token 的位置正确性（ [line 332](https://github.com/autoliuweijie/K-BERT/blob/master/run_kbert_ner.py#L332)） 但没有判断 entity 的分类正确性。我的理解是正确吗？ ` for entity in pred_entities_pos: if entity not in gold_entities_pos: continue else: correct += 1 `

theblackcat102

I have run the run_kbert_ner.py script with the Medicine_NER data. I have obtained the fine-tuned model. However, I was wondering to do the inference to obtain the prediction. I have...

Kiaramarnitt27

请问你们在预训练K-bert的时候用了什么设备呢？预训练K-bert需要多大的显存？你们训练了多久呢？

a997843576a

请问提供K-Bbert的预训练模型嘛

baiyewww

你好，我想请教一下CNDBpedia.spo这个三元组的制作方式？我使用您共享的文件里面的词语进行检索，会出现多个关系组，请问您是根据什么规则进行过滤的呢？还有就是使用CNDBpedia.spo的网站提供的API是否需要申请apiKey以获得大规模调用的功能？

CS-Jackson

关于结果的随机性

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同学您好，感谢分享您的工作，想请教一下指定了随机种子后（默认是seed=7），训练的结果（包括每一步的损失和ACC）还是有一定的随机性，这是为什么呢？

sunyilgdx

关于论文的可视矩阵

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论文的图2中，可视矩阵是否有问题呀？ 下文中对可视的情况进行了说明，在同一个分支为可视；否则不可视。 那么图2中，1为什么能看到4？4为什么能看到1？

LeoLittleZhun

About our BERT

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您好 请问是否能公开您们在论文实验中所谓的our BERT呢? 谢谢 

WenTingTseng

中文字符的soft position

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博主好: 看到你的文章有一些思考, 中文状态下, apple就是苹果, china就是中国, 而bert的输入是字符级别的,那么在做soft position的时候, 苹果和中国, 属于同一个索引还是分开索引, 分开索引的话visible matric应该怎么构建, 谢谢.

STHSF

How do you make the knoeldege graphs on the QA dataset?

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Since the knowledge graph is only for CNBopedia, how do you generalize this for another domain?

saisurbehera