LightNER在中文小样本实验

[kevinuserdd]

请问作者有在中文数据集上做过few shot试验么？ 目前我采用msra数据集训练，最高f值只有0.75； 我看论文里在英文数据集conll上面可以达到0.9； 另外，我在小样本数据集上，20-shot的f值只有0.3； 在500-shot的f值甚至也没有比20-shot的0.3更好； 请教下，中文数据集下的指标是会有这么大差距么

[flow3rdown]

LightNER暂未在中文数据集上做过实验，建议您调一下batch size和learning rate，few-shot场景对这两个参数会比较敏感，全量场景可以试下不冻结bart，此外还可以试下将learn_weights设置为False

[kevinuserdd]

LightNER暂未在中文数据集上做过实验，建议您调一下batch size和learning rate，few-shot场景对这两个参数会比较敏感，全量场景可以试下不冻结bart，此外还可以试下将learn_weights设置为False
您说的是yaml文件中的freeze_plm 和learn_weights参数设置成False试试么？

[flow3rdown]

LightNER暂未在中文数据集上做过实验，建议您调一下batch size和learning rate，few-shot场景对这两个参数会比较敏感，全量场景可以试下不冻结bart，此外还可以试下将learn_weights设置为False
您说的是yaml文件中的freeze_plm 和learn_weights参数设置成False试试么？

是的

[kevinuserdd]

一般在全量场景下，需要跑多少个迭代？ 在中文场景下，准确率有0.8+，但是召回率一直只有0.5不到，知道这是什么情况导致的么

[flow3rdown]

CONLL数据集包括12.7k条训练实例，训练了30个epoch