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参考MuCGEC的原论文,需要注意是先分句纠正再合并,这一个小trick对模型性能影响比较大。
依据MuCGEC中的predict.py里先分句再合并,达到41.28,还是无法对齐论文里的45.68
具体precison/recall是多少呢
具体precison/recall是多少呢
参考第一行
请问你是什么版本跑的,transformers还是fairseq?
论文中的结果是beam search的结果,不是greedy decoding,也需要注意
你好,我这边在real_learner_bart_CGEC_exam.pt上测试MuCGEC test集 F0.5是40.67,为什么对不上论文里的45.68