thinkingmanyangyang

uer mixed corpus large ---原始邮件--- 发件人: "crazycv"

这个比赛是单分类任务 ---原始邮件--- 发件人: ***@***.***> 发送时间: 2021年4月8日(周四) 下午3:41 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [thinkingmanyangyang/smp-ewect-code] 请问用的是UER的哪一个初始化模型？ (#1) logits = torch.softmax(logits, dim=-1) 请问一下既然是多分类任务，为什么这里使用的是softmax而不是sigmoid — You are receiving this because you commented. Reply...

roberta chinese base https://huggingface.co/clue/roberta_chinese_base roberta chinese large https://huggingface.co/clue/roberta_chinese_large

https://huggingface.co/hfl

您好，我是直接加载的崔一鸣教授开源的roberta wwm ext的代码，并没有简化词表，因为开源的参数中word_embeddings这个参数的维度就是词表大小。

您好，是天池大数据的中医药问题生成任务，链接在这里，https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531826/introduction ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "920232796/bert_seq2seq"

嗯嗯，也有可能是我运行的时候有些参数设置的不当，总之很感谢您开源的代码，也很感谢您在百忙之中回答我的问题，非常感谢。 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "920232796/bert_seq2seq"

作者您好，关于unilm在预测的时候，每预测一句话，都要前向传播，预测句子长度次，速度很慢，请问您有没有什么好的加速办法，现在预测一次（4300+条数据），大概要等一个小时。（备注，我参照您的代码，和unilm的原理自己又实现了一下，现在已经有不错的准确率了。） ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "920232796/bert_seq2seq"

好的，谢谢您 ---原始邮件--- 发件人: "zhaohu xing"

您好，bert加crf的baseline能在排行榜拍多少呢 ---原始邮件--- 发件人: "zhaohu xing"