使用bert，单句token长度大于512的情况

[mrkdian]

代码里似乎是舍弃了位置大于512的token，这也太粗暴了。 还是我看错了，用得其他方法处理？

[shun-zheng]

对于单句，目前的设置是 大于128token位置的都删去。 由于Doc2EDAG是文档级模型，天生可以处理多句输入，所以可以将超长句切短再输入。 在本repo中，设置--rearrange_sent == True即可对自动实现这一功能（仅对规范中文文本有效）。

[mrkdian]

对于单句，目前的设置是 大于128token位置的都删去。 由于Doc2EDAG是文档级模型，天生可以处理多句输入，所以可以将超长句切短再输入。 在本repo中，设置--rearrange_sent == True即可对自动实现这一功能（仅对规范中文文本有效）。

感谢回复。 1.请问eval的文件中，为何gold_span和pred_span的NER结果会有较大不同？我以为gold_span只是决定是否使用pred的NER的label，只会影响事件抽取的部分。 2.如果gold_span是使用真实的NER结果做eval，那么为什么gold_span的NER结果不为1？ 上述是使用sample_train.json做train，对dev.json做eval

[shun-zheng]

1、gold和pred说明的是 用于事件论元的候选实体来自于数据标注（gold）还是模型预测（pred）。 2、无论事件表格填充部分用的是哪种选项，NER部分展示的都是pred所对应的结果。

[mrkdian]

1、gold和pred说明的是 用于事件论元的候选实体来自于数据标注（gold）还是模型预测（pred）。 2、无论事件表格填充部分用的是哪种选项，NER部分展示的都是pred所对应的结果。

感谢回复。 还有个问题：有提供独立的eval脚本吗？或者调用哪个模块，哪个函数？

[shun-zheng]

请参考eval.sh文件

[mrkdian]

对于DCFEE的实现还有一个问题，DCFEE的事件探测似乎是依赖触发词的，数据集中并没有触发词的label，请问是如何实现DCFEE的？如果使用event key role作为事件触发词组，如何区分EU，EO（两者的event role似乎一样）

[shun-zheng]

@mrkdian 标注触发词需要额外的知识库（事件触发词表）以及额外的匹配规则（一篇文章多个词匹配上了，到底给哪个标成触发词？），这些是依赖触发词的方案在标注方面的痛点。 我们对DCFEE的复现是 基于它论文中的假设“包含了大多数事件论元的句子是触发事件的关键句"，最终的目标都是得到事件类型及其相应的事件记录。

[mrkdian]

DEETask类里的train方法，从checkpoint继续训练时，恢复teacher_prob的代码是否有问题？

# bug
# for _ in range(resume_base_epoch):
#     self.get_teacher_prob()

#it should be
self.teacher_cnt = resume_base_epoch * self.num_step_per_epoch