Pytorch命名实体识别P R F1全部为0但A为70%左右

Pytorch命名实体识别训练结果P R F1全部为0 但A为70%左右

如果命名实体识别的训练结果中P、R、F1值全部为0，但是A值比较高，有可能是模型过于保守，无法识别出任何实体。这可能是由于训练集和测试集之间存在较大的分布差异导致的。为了解决这个问题，可以尝试以下几个方法：

检查数据集的标注是否正确。可能是数据集中存在标注错误，导致训练无法有效。

检查训练集和测试集之间的分布是否一致。如果存在分布差异，可以尝试增加训练集的规模或者重新划分训练集和测试集。

调整模型参数。可以通过调整模型参数，如增加网络的层数或者隐藏层的节点数等，来提高模型的性能。

尝试使用其他模型。如果模型仍然无法取得较好的结果，可以尝试使用其他模型，如BERT、RoBERTa等预训练模型。

使用预训练模型Fine-tune。可以使用预训练模型如BERT等，然后在本地语料库上进行Fine-tune，最后再进行NER的测试。

• 这篇文章：下载pytorch失败报错 也许能够解决你的问题，你可以看下
• 除此之外, 这篇博客: pytorch禁止/允许计算局部梯度中的 三、是否计算梯度 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• torch.autograd.set_grad_enable()

  可以作为一个函数使用：

  >>> x = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
  >>> is_train = False
  >>> with torch.set_grad_enabled(is_train):
  ...   y = x * 2
  >>> y.requires_grad
  Out[17]:False
  
  >>> torch.set_grad_enabled(True)
  >>> y = x * 2
  >>> y.requires_grad
  Out[18]:True
  
  >>> torch.set_grad_enabled(False)
  >>> y = x * 2
  >>> y.requires_grad
  Out[19]:False