李震震

@c15881291595 你好.你解决这个问题了吗? 是什么原因呢?

用这个代码跑达观竞赛的数据，最后结果F值基本为0,。是因为竞赛是将汉字抽象为数字的原因吗？ bert-base-ner-train -data_dir data -output_dir output_data/ -init_checkpoint chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt -bert_config_file chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json -vocab_file chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt -batch_size 16 -label_list 'B-a,I-a,B-b,I-b,B-c,I-c' ``` processed 133094 tokens with 5073 phrases; found: 5 phrases; correct: 0. accuracy: 87.99%;...


标红的为相似度值。

> 找到了 可以这样转换 > import numpy as np > import tensorflow as tf > import torch > v_list=[] > > for k,v in torch.load('pytorch_model.bin',map_location='cpu').items(): > v_list.append(np.array(v)) > > def change(ckpt_path,...

max_seq_len 直接改就行。你用生成的predict.txt 去做submit.txt。卡住的地方，自己人工看原因，解决就行了。没有几条的，有可能是模型还是有点小问题。

我改成过300,没有报错.可能是别的参数不太对吧. 我猜是5个epoch的问题.你得增加增加