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命名实体识别(NER):BiLSTM-CRF原理介绍+Pytorch_Tutorial代码解析
qq_49419812: 请问大佬,为什么我训练的时候Loss特别大 命名实体识别(NER):BiLSTM-CRF原理介绍+Pytorch_Tutorial代码解析qq_49419812: 为什么LOSS很大很大 命名实体识别(NER):BiLSTM-CRF原理介绍+Pytorch_Tutorial代码解析JessY_Zhao: 还有的在测试时会报错ZeroDivisionError: division by zero,这是除0错误,找到报错点,实际上是计算精确度(Precision)公式:以预测结果为判断依据,预测为某个标签的样本中预测正确的比例。 但有可能你的测试集太小,而标签种类又比较多。就会出现测试结果中有些标签一次也没有出现,那么对这些标签计算精确度,自然就会除0。 命名实体识别(NER):BiLSTM-CRF原理介绍+Pytorch_Tutorial代码解析JessY_Zhao: 很完美的代码,这里补充一个可能会遇到的错误: 作者训练所用数据集是MSRA,但是他对原数据长度超过128的每一段话进行了分割处理,两段话之间用一个换行符隔开的,因此在参数设置(config)里,作者设置的max_seq_length = 128 我们自己使用时,可能自己的数据会超过128,需要修改,否则报错RuntimeError: each element in list of batch should be of equal size PageRank求解(networkx & gephi)zhangyuedgh: 为什么我用networkx和gephi计算的pagerank相差很大呢 |
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