BERT-NER-Pytorch
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lonePatient
您好，我想知道如何利用训练结果去预测新数据
运行结束后得到了准确率之类的指标，但是由于是新手不知道如何拿模型结果去跑新的数据去预测，求大神指点。 比如输入一个句子，输出句子里面的实体，这种效果。
运行结束后得到了准确率之类的指标，但是由于是新手不知道如何拿模型结果去跑新的数据去预测，求大神指点。 比如输入一个句子，输出句子里面的实体，这种效果。
同问，您现在知道怎么做推理了吗？
把要预测的文章改成BIOS格式，然后把datasets/cner/test.char.bmes替换成你的数据（如果已经跑过的话记得把缓存删掉）。在运行脚本里加一个--do_predict选项运行。最后输出的结果在outputs/cner_output/bert/test_prediction.json里面，每句话一行
~~（似乎模型会忽略第一句话，不知道为什么，研究了半天）~~
把要预测的文章改成BIOS格式，然后把datasets/cner/test.char.bmes替换成你的数据（如果已经跑过的话记得把缓存删掉）。在运行脚本里加一个--do_predict选项运行。最后输出的结果在outputs/cner_output/bert/test_prediction.json里面，每句话一行
~（似乎模型会忽略第一句话，不知道为什么，研究了半天）~
请问文章改成bios格式是指训练集那样的数据格式吗？不能直接拿原始文章当作输入吗？还是我对BIOS格式的理解不对？（希望能解答一下，我是小白。）
把要预测的文章改成BIOS格式，然后把datasets/cner/test.char.bmes替换成你的数据（如果已经跑过的话记得把缓存删掉）。在运行脚本里加一个--do_predict选项运行。最后输出的结果在outputs/cner_output/bert/test_prediction.json里面，每句话一行 ~（似乎模型会忽略第一句话，不知道为什么，研究了半天）~
请问文章改成bios格式是指训练集那样的数据格式吗？不能直接拿原始文章当作输入吗？还是我对BIOS格式的理解不对？（希望能解答一下，我是小白。）
因为这部分是属于测试集，因此需要的是有监督的数据进行评估，test文件也需要标志的原因。
把要预测的文章改成BIOS格式，然后把datasets/cner/test.char.bmes替换成你的数据（如果已经跑过的话记得把缓存删掉）。在运行脚本里加一个--do_predict选项运行。最后输出的结果在outputs/cner_output/bert/test_prediction.json里面，每句话一行 ~（似乎模型会忽略第一句话，不知道为什么，研究了半天）~
请问文章改成bios格式是指训练集那样的数据格式吗？不能直接拿原始文章当作输入吗？还是我对BIOS格式的理解不对？（希望能解答一下，我是小白。）
因为这部分是属于测试集，因此需要的是有监督的数据进行评估，test文件也需要标志的原因。
如果我要直接预测，在test.char.bmes中不做bios标注是否可以？
把要预测的文章改成BIOS格式，然后把datasets/cner/test.char.bmes替换成你的数据（如果已经跑过的话记得把缓存删掉）。在运行脚本里加一个--do_predict选项运行。最后输出的结果在outputs/cner_output/bert/test_prediction.json里面，每句话一行 ~（似乎模型会忽略第一句话，不知道为什么，研究了半天）~
请问文章改成bios格式是指训练集那样的数据格式吗？不能直接拿原始文章当作输入吗？还是我对BIOS格式的理解不对？（希望能解答一下，我是小白。）
因为这部分是属于测试集，因此需要的是有监督的数据进行评估，test文件也需要标志的原因。
如果我要直接预测，在test.char.bmes中不做bios标注是否可以？
如果你不想要测试集的话你可以修改训练代码，取消评估；但是不改代码的话在调用你的测试集时是需要索引标签的，训练是会报错的，你可以在你已经标记过的数据中切割一部分作为test数据，也是可以的，这样的话就指标会降低，想要训练的更好还是需要数据支持的。