程序中的两个问题 about pytorch_bert_bilstm_crf_ner HOT 4 CLOSED

1、数据样本是用BMES体系标注，而解码方法bioes_decode（。。。）名字看是BIOES体系，是命名不严谨，还是数据标注标准不一致？ 2、main.py的最后一行，bertForNer.predict(raw_text, model_path)，在predict方法中，调用了bioes_decode（）进行解码，但是传递的参数导致decode_tokens[index_]是一个tensor，无法和0比较用==比较，会报错，不知道是我调试问题，还是代码的问题。

第一个问题：mid_data里面的nor_ent2d.json里面标注的就是bioes的格式额，BMES是在哪看到的。
第二个问题：

if self.args.use_crf:
    output = logits
else:
    output = logits.detach().cpu().numpy()
    output = np.argmax(output, axis=2)

如果没有使用crf，传入的就转为numpy了。如果使用crf，你看下output=logits这里的变量类型是什么。

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

谢谢回复。
第一个问题，data/raw_data文件夹下的train.char.bmes,dev.char.bmes,test.char.bmes文件中似乎是bmes格式
第二个问题，目前就是跑现在这个项目的数据和源码，lstm为true，crf为false，遇到了错误。最后一句代码跟踪到的是一个tensor。
tensor([ 1.2309e+00, 6.4990e-04, -1.0493e+00, -4.7460e-01, -1.6203e+00,
-3.2032e-01, 2.4996e-01, -1.7915e+00, -2.1812e+00, -7.5134e-01,
-1.8038e+00, -1.7972e+00, -2.1244e+00, -2.9960e-01, -1.9316e+00,
-1.2641e+00, -1.1646e+00, 6.9202e+00, 2.2951e-01, 4.4400e-01,
2.5265e+00, -1.3150e+00, -2.2979e+00, -1.0872e+00, -2.8844e+00,
-1.0658e+00, -6.3236e-01, -1.4389e+00, -1.4511e+00, -7.5626e-01,
-1.5736e+00, -1.5487e+00, -1.4611e+00], device='cuda:0')

Traceback (most recent call last):
File "pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main/pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main/main.py", line 259, in
bertForNer.predict(raw_text, model_path)
File "pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main/pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main/main.py", line 158, in predict
pred_entities = decodeUtils.bioes_decode(output[0][1:1 + len(tokens)], "".join(tokens), self.idx2tag)
File "pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main\pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main\utils\decodeUtils.py", line 106, in bioes_decode
if decode_tokens[index_]==0:
RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous
不知道问题出在哪里。还请多指教

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

谢谢回复。 第一个问题，data/raw_data文件夹下的train.char.bmes,dev.char.bmes,test.char.bmes文件中似乎是bmes格式 第二个问题，目前就是跑现在这个项目的数据和源码，lstm为true，crf为false，遇到了错误。最后一句代码跟踪到的是一个tensor。 tensor([ 1.2309e+00, 6.4990e-04, -1.0493e+00, -4.7460e-01, -1.6203e+00, -3.2032e-01, 2.4996e-01, -1.7915e+00, -2.1812e+00, -7.5134e-01, -1.8038e+00, -1.7972e+00, -2.1244e+00, -2.9960e-01, -1.9316e+00, -1.2641e+00, -1.1646e+00, 6.9202e+00, 2.2951e-01, 4.4400e-01, 2.5265e+00, -1.3150e+00, -2.2979e+00, -1.0872e+00, -2.8844e+00, -1.0658e+00, -6.3236e-01, -1.4389e+00, -1.4511e+00, -7.5626e-01, -1.5736e+00, -1.5487e+00, -1.4611e+00], device='cuda:0')

Traceback (most recent call last): File "pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main/pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main/main.py", line 259, in bertForNer.predict(raw_text, model_path) File "pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main/pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main/main.py", line 158, in predict pred_entities = decodeUtils.bioes_decode(output[0][1:1 + len(tokens)], "".join(tokens), self.idx2tag) File "pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main\pytorch_bert_bilstm_crf_ner-main\utils\decodeUtils.py", line 106, in bioes_decode if decode_tokens[index_]==0: RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous 不知道问题出在哪里。还请多指教

（1）preprocess.py里面有一段：

if ent_start == ent_end:
    label_ids[ent_start] = ent2id['S-' + ent_type]
else:
      label_ids[ent_start] = ent2id['B-' + ent_type]
      label_ids[ent_end] = ent2id['E-' + ent_type]
      for i in range(ent_start + 1, ent_end):
          label_ids[i] = ent2id['I-' + ent_type]

进行了转换。
（2）把predict里面if self.args.use_crf:改为if self.args.use_crf: == 'True'

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.

非常感谢，确实忽略了crf是str，已经成功，谢谢

from pytorch_bert_bilstm_crf_ner.