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Bug in the flat-ner pre-processing

Looking forward to your reply

Bug in the flat-ner pre-processing

Thanks for your reply. BERT-large can achieve 93+ makes sense.

Bug in the flat-ner pre-processing

Did the results in the English Ontonotes also use the BERT-large model ?

AttributeError: 'Data' object has no attribute 'mask_link_positive'

same error here

ConllLoader仍读取带有‘’-DOCSTART-‘’ 的数据行

是个文档错误，感谢您。是Conll2003Loader才会忽略，ConllLoader不会忽略。

0.5.5版本与0.6.0版本的bertembedding在自定义vocab后的参数量大小不同

嗯，修改了。原来的逻辑容易导致在实际推断的时候无法利用上预训练BERT中的BPE，所以现在是不再删除没用上的word了。

fastNLP/io/pipe/init.py中的将 'NG20Pipe' 写成 'NG20Loader'

好的，谢谢～

bert wordpiece indexing之后，原始单词对应的序列标注标签怎么做映射？

建议直接使用BertEmbedding，就不需要考虑这个问题了【不过会存在一点效率上的损失】。BertWordPieceEncoder是给分类任务使用的。

关于文档改进和callback兼容性

嗯，我们也在计划将DistTrainer和Trainer进行合并，这样使得启动单机代码和多卡代码是同一份代码。

What is the input format for Hierarchical Attention Network model using fastNLP framework

First, make sure your DataSet includes the `input_sents` field, then call DataSet.set_input('input_sents'), this function will deem the `input_sents` field as an input to the model forward function. And fastNLP will...