CasRel-pytorch-reimplement

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请问有人在NYT数据集上进行测试了吗，结果大概是多少呢？

Dream-High

您好，代码写的很漂亮，感谢分享~ 不过这里有个疑问，在实体start/end双指针预测时，casRel貌似没考虑实体类型，如果是多实体类型的情况下，您这边一般采用何种方案解决？是使用MRC+prompt方式还是有更合适的方式？

peter-xbs

请问怎么把模型应用在自己的数据集上，这里不太明白呢，是要把自己的数据也处理成和CMED数据集相同的格式吗，还是怎么的？

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1530189450

推理部分有误

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您好 推理部分有误 tokennizer之后的token如果有英文之类的会造成错位，所以最后索引的时候要有一个原始text到token的mapping来定位，不能直接通过指针位置对应的tokenlist来还原原始的spo

zhangxiaofan-zy

想请教您两个问题： 1. 模型中的BERT参与到反向传播了么？还是说只当成Embedding用了呢？ 2. BERT的输入需要在句子头尾加入[cls]和[spe]，如果我在BERT后面接入一个LSTM而不是Linear，那是不是要在BERT的输出中截断这两个位置的向量呢？

liyunhan

看起来每个样本只是用了一个sub以及其对应的obj

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为什么不把样本中所有sub拿出来用呢？这样训练数据能大很多

scarydemon2

测试时是无法设置batch_size>1吗

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我看源代码和您的代码，感觉测试时都是只能逐条测试，不能批量测试，是这样的吗

1qingqing1

The performance of pytorch-reimplement

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It seems that the performance isn’t as good as expected when I apply the model to other Chinese Datasets. I wonder whether it is due to the model itself or...

Onion12138

计算subject向量均值的问题

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casrel.py 中 sub = (sub_head + sub_tail) / 2，是不是只计算了subject头和尾词的均值，原论文使用的是对整个span计算均值，按照您的代码，如果subject超过两个词，是不是会出现一些误差

onelinesuhang

tokenizer选取

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您好，我看您选择的keras_bert的tokenizer，但是我发现分词之后会有在分好的词前面有##,这样会产生些许差异导致在tokens里找不到sub的token组成的列表，进而无法标记。您是怎么处理的呢

seokjin954