Zhiling Zhang

这个文件里的argparse共用了action='store_true'和type=bool，这个操作会[引起错误](https://stackoverflow.com/questions/33574270/typeerror-init-got-an-unexpected-keyword-argument-type-in-argparse)，所以现在把它去除了。

Thanks for your great open-source code and data. I'm a student in SJTU currently studying the problem of "clarification question generation", and I've read through your works: 1. Learning to...

增加对roformer-ft新模型的支持

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你好，感谢你写的这个工具库，接口包装得用起来很方便！ 注意到苏建林老师后面又提供了[有监督训练增强的roformer-sim-ft](https://kexue.fm/archives/8541)，得到的相似度结果会一般会更加符合人的直觉，不过目前在这个库中还没有得到支持。 所以我仿照了[你提到的方法](https://github.com/zejunwang1/bert4vec/issues/1)对苏神release的ckpt做了转换和上传，然后在代码里添加了相应模型的支持。 https://huggingface.co/blmoistawinde/roformer-sim-ft-small-chinese https://huggingface.co/blmoistawinde/roformer-sim-ft-base-chinese 我比较了增强前后的模型（[实验代码](https://github.com/blmoistawinde/bert4vec/blob/main/examples/compare_models.ipynb)也放在里面了），发现ft模型确实能体现出更符合普通常规认知的相似度打分，比如加了“不”字后相似度明显降低。（虽然跟苏神原文中的数字有一点点不同，不知道是转化中出现了误差还是什么别的问题，但是感觉输出的效果基本上还是挺好的）。如果你觉得可以的话，就把这个PR merge一下吧。