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你好，我的数据集文本长度相对法研杯数据长一些，是一整个裁判文书 训练后，效果不好，对不同的裁判文书预测出的概率几乎都是一样的，请问这该如何解决呢 数据大概是这样的： [{"labels": [‘label_1’,'label_2'], "sentence": "被告取得中国移动动感地带手机号码18300147000的使用权并激活。19时许，被告接到被害人骆兆平联系刘博的电话，就顺势以刘博的名义与骆兆平聊天并谎称其做泥头车生意，现泥头车被交警查扣，需借两万元钱解决问题。骆兆平不疑有诈，通过银行转账人民币1万元钱到被告指定的账户内。骆兆平转账后察觉有异，遂打电话给其姐姐求证，方知被骗，且后再也无法联系到被告骆兆平遂报警。公安机关将被告抓获。上述事实，被告在开庭审理过程中均无异议，并有经当庭质证的被告的供述与辩解；被害人骆兆平的陈述；被告平安银行账号收款1万元记录、被害人骆兆平工商银行转账1万元记录、被害人手机内与被告的短信记录、取款录像截图、被告与被害人手机通话记录、被告身份信息、被告违法犯罪经历查询情况、被告释放证明、到案经过等书证；勘验、检查、辨认笔录；取款监控录像等相关证据予以证明，足以认定。"}]
I run the example called 'new-toxic-multilabel.ipynb' in English and that's all right. After changing the file in Chinese with the same format , I got such errors :( learner.fit(args.num_train_epochs, args.learning_rate,...