应用于英文除0报错

[wangchichi1999]

您好！非常棒的工作，我想把他应用于英文文本分类工作 我更改了预训练模型路径，词表，还有tokenizer的配置 !CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 run_classifier.py --pretrained_model_path models/google_model_en_uncased_base.bin
--vocab_path models/google_uncased_en_vocab.txt
--train_path datasets/train_en.tsv --dev_path datasets/dev_en.tsv
--test_path datasets/test_en.tsv
*--tokenizer space * --epochs_num 3 --batch_size 32 --encoder bert

在英文二分类的实验上报了如下错误：

这是我的数据集样例：

此外，我输出了pred和gold向量，发现gold正常但是pred全部为零 感谢您的帮助！

[Embedding]

您好 因为模型可能没有学习到任何东西，全部预测为类别0 您可以再检查一下数据集是否合理，似乎您的验证集只有十几条正样本 此外您的tokenizer选择的是space，应该选择bert，这样和这个词典是对应上的 models/google_uncased_en_vocab.txt 更多细节需要讨论可以直接邮箱联系哈 [email protected]