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> Hi, you can change the pretrained models to Chinese version in the [training stage](https://github.com/declare-lab/RelationPrompt#model-training--): > > eg "gpt2" -> "ckiplab/gpt2-base-chinese" eg "facebook/bart-base" -> "fnlp/bart-base-chinese" 请问有支持中文训练的数据集嘛？

> 有支持中文的模型吗 方便添加一下您的联系方式，和您探讨一下中文关系三元组抽取任务嘛？ 谢谢啦～

> 首先感谢您的代码！ > > 在按照您提供的数据集格式替换了自己的输入及训练数据后，最终得到的预测文件中存在测试标签偏移的情况（如图，“深”应为B-ORG，此处为test集原标签），查找源代码后发现，output文件中原预测标签（all_ori_labels）来自utils.get_Dataset的第一个返回examples（来自get_examples），是对BIO格式文件做的一个简单读取（取左列为token，取右列为label）。 > > 我猜测可能是因为该读取未为all_ori_labels中的每个句子添加标记，导致ori_labels的开头与结尾较ori_tokens及prel缺少两个标签，因此在最后输出文件跳过标签时，吞掉了all_ori_labels第一个字的标签。不过，在训练过程中，并未引用到get_examples,而是使用了添加过这些标签的TensorDataset（），所以应该不会结果产生其他影响=） > > 也许您能告诉我是否是我错误注释掉了某部分代码，或有其他忽略的细节导致的错误  请问问题解决了吗，我这里运行也有相同的问题。