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920232796 / bert_seq2seq

pytorch实现 Bert 做seq2seq任务，使用unilm方案,现在也可以做自动摘要，文本分类，情感分析，NER，词性标注等任务,支持t5模型，支持GPT2进行文章续写。
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粗粒度NER-tokenizer问题 #41

Open NiceMartin opened 3 years ago

NiceMartin commented 3 years ago

在NER中, 一个比较容易出错的地方是由于tokenizer以后, 导致 句子和原始输入的句子长度、token的位置不一致. 在 tokenier.py的代码中, 好像并没有解决 tokenizer输入和输出长度不一致的问题. 例如, 在读入 粗粒度NER的语料后, sents_src, sents_tgt = read_corpus(data_path)
其中的 sents_src[3], sents_tgt[3], 经过 tokenizer以后, 长度并一致, 这样会报错.

920232796 commented 3 years ago

早就在群里说过了，这里有坑，想想如何对应上，不难。