when run ner, i got error : Key 'bert_model' is not in struct

[JxuHenry]

Traceback (most recent call last):
File "run_bert.py", line 93, in main
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(cfg.bert_model, do_lower_case=cfg.do_lower_case)
omegaconf.errors.ConfigAttributeError: Key 'bert_model' is not in struct
full_key: bert_model
reference_type=Optional[Dict[Union[str, Enum], Any]]
object_type=dict

[pengzju]

When you use bert model, please set hydra/model in config.yaml to bert.
You can get more details on https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/example/ner/standard/conf/config.yaml

[JxuHenry]

https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/example/ner/standard/conf/config.yaml

I got the following reslut:
precision recall f1-score support

     DVT     0.0000    0.0000    0.0000       187                                                                                         
      PE     0.0000    0.0000    0.0000       113                                                                                         
    TIME     0.0000    0.0000    0.0000       155                                                                                         

micro avg 0.0000 0.0000 0.0000 455
macro avg 0.0000 0.0000 0.0000 455
weighted avg 0.0000 0.0000 0.0000 455

[2022-10-04 00:44:12,902][main][INFO] - ***** Eval results *****
[2022-10-04 00:44:12,902][main][INFO] -
precision recall f1-score support

     DVT     0.0000    0.0000    0.0000       187                                                                                         
      PE     0.0000    0.0000    0.0000       113                                                                                         
    TIME     0.0000    0.0000    0.0000       155                                                                                         

micro avg 0.0000 0.0000 0.0000 455
macro avg 0.0000 0.0000 0.0000 455
weighted avg 0.0000 0.0000 0.0000 455

Why my model resluts were all zero ?

[pengzju]

我建议您适当调整超参数，例如学习率learning rate，以及lstm的层数hidden_layer等等。重点关注loss是否为nan

[JxuHenry]

我建议您适当调整超参数，例如学习率learning rate，以及lstm的层数hidden_layer等等。重点关注loss是否为nan

您好我训练的是bert模型的ner，不是lstm的模型

[pengzju]

那就确保您的pretrain模型是正确的，并且调整超参。建议您先在deepke现成的数据集下运行

[JxuHenry]

那就确保您的pretrain模型是正确的，并且调整超参。建议您先在deepke现成的数据集下运行

那么我实在tran.yml中修改使用的预训练模型是么？

[JxuHenry]

那就确保您的pretrain模型是正确的，并且调整超参。建议您先在deepke现成的数据集下运行

请问，micro avg、macro avg和weighted avg分别代表什么呢？

[pengzju]

micro avg表示微平均，表示不区分样本类别，计算整体的准确率、召回率和F1值
macro avg表示宏平均，表示所有类别对应指标的平均值。
weighted avg表示带权重平均，表示类别样本占总样本的比重与对应指标的乘积的累加和
具体可参考https://www.jianshu.com/p/757dfef76e13