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关于ontonote,weibo和resume数据集上实验结果问题 #1
Comments
hi,您好 可能是因为随机种子的原因,其他超参数应该不用调;事实上,我的超参数大部分是参考Lattice LSTM的,也没有经过微调。 不过,您说效果偏低,我表示很疑惑,因为后面代码是我跑过之后传上去的,效果大部分比论文还要好。但我是分开跑的,不知道是不是整合的时候出现了一些问题。 我看了你发的日志文件,Ontonote4里面差别挺大的,我将Ontonote4的average策略的代码上传到云盘,你可以再试一试! 希望对比有帮助! |
另外,我还从github上直接clone下来代码,跑了一下weibo的实验,用average策略,我只跑了23大的epoch,效果就已经很明显了,下面是结果的截图: |
好的,我再试一下,非常感谢您的耐心回复! |
all的数据集 |
您好,抱歉再次打扰您,我在weibo.all数据集上还是没能重现出您论文汇报的结果。我对比了我的log日志和您的日志,发现我test数据集和您test数据集的gold_num不同,因此怀疑数据集存在差异。下面是我拿到的weibo.all数据集,请问是否方便分享一下您使用的weibo all数据集,以对比一下是否有哪些不同。非常感谢! |
我的weibo数据集已经传到github了呀 |
哦哦好的。抱歉,之前没注意。。。 |
作者您好:
我用ontonote,weibo,resume,msr数据集(BMEOS模式)在您的原始代码(参数等均未改动)上跑了使用average strategy的实验,其中在msr数据集上能完全复现您论文汇报的结果。其余数据集上比您论文汇报的结果要低一些,请问是由于随机种子的原因还是需要额外的调参?
我跑出的实验结果如下:
ontonote:73.36(论文73.98)
weibo nm:63.76(论文64.17)
weibo all:57.52(论文58.67)
resume:94.21(论文95.03)
对应的log如下。谢谢!
log.train.note4.txt
log.train.resume.txt
log.train.weibo.nm.txt
log.train.weibo.all.txt
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