z814081807
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3 years ago 1、您好！请问这个实体知识库在模型预测后使用（直接进行检索匹配）的话，是不是会造成高召回、低准确的问题呢？就比如一个实体有多个类型，那么在匹配的时候是如何选择给定哪种类型呢？如何避免这种问题？ 2、项目中使用的“SWA滑动平均”有什么推荐的参考资料嘛？ 期待您的回复，谢谢！
在这次比赛上是会造成高召回、低准确的问题，不过是因为这个数据集的问题，漏标了挺多实体（同一个实体可能有的标了，有的没标），在正常数据集的情况下，是会低召回（新的实体无法识别）和高精度的（一般很准，相当于实体词典） ，多个实体类型一般你统计一下训练集里面不同类型的占比，某类占比很高 ，其他零星几个很有可能零星的是误标的，一词多义的情况还是比较少，一般取最多的那个，也可以人工check一下。
swa 其实就是把不同epoch模型的参数求平均，是竞赛里面经常用的一个tricks吧 相当于融合了不同epoch的模型，有别于你百度搜到的swa优化方法，思想是一样的。
topDreamer
1、您好！请问这个实体知识库在模型预测后使用（直接进行检索匹配）的话，是不是会造成高召回、低准确的问题呢？就比如一个实体有多个类型，那么在匹配的时候是如何选择给定哪种类型呢？如何避免这种问题？ 2、项目中使用的“SWA滑动平均”有什么推荐的参考资料嘛？ 期待您的回复，谢谢！