Linjie Chen

您好，可以在finetune以及module导出阶段结合自己的数据集情况，适当增大`max_encode_len`和`max_decode_len`这两个参数

目前英文版本还没有加入事件抽取的数据，预计在下一个版本提供支持，欢迎持续关注

您好，使用默认的例子训练的话会有这个问题么 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie#%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%AE%9A%E5%88%B6

可以在数据读取这里加上try..except捕获下异常数据 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/uie/utils.py#L182

1.分类任务构造prompt的时候会随机打乱各个类别的顺序，否则模型容易对位置顺序过拟合；预测结果不一致可能是模型效果问题，请问您的训练数据有多少呢，一般分类任务需要的训练数据会多一些模型才能学好 2.可以试下增加一个类别，例如 schema=方向[上，下，左，右，未知]

https://stackoverflow.com/questions/22950047/cuda-initialization-error-after-fork cuda使用fork方式多进程有一些问题；可以试下改成PredictorPool的形式来预测，具体可以参考这个例子：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Inference-Demo/blob/master/python/advanced/multi_thread/threads_demo.py

@usstroot 辛苦提供下可复现代码或者公开的AIStudio项目地址

升级paddlenlp的版本到2.3.4再试下呢

> paddlenlp2.3.4版本是在哪个镜像下面呢？公司系统直接pip install paddlenlp==2.3.4，网络访问不了 试下从这里下载wheel包然后离线安装 https://pypi.org/project/paddlenlp/#files

@MachineSheep 您好，方便贴下具体的评估结果吗？ UIE实体识别的评估方式和通用评估方法一致，在实体边界和实体类别与ground truth完全一致时判定正确